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论文大规模自拍视频数据集（L-SVD）：情感识别的基准
请使用GoogleDrive获取源文件以获得最佳体验 LSVD-数据集。
欢迎来到L-SVD
L-SVD是一个全面且精心策划的视频数据集，旨在革新情感识别领域。该数据集包含超过20,000个短视频片段，每个片段都经过精确标注，反映了广泛的人类情感。L-SVD作为认知科学、心理学、计算机科学和医学科学交叉领域的关键资源，为这些动态领域的研究和应用提供了无与伦比的创新和发现工具。
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为什么选择L-SVD？
受到变革性的ImageNet的启发，L-SVD旨在成为情感AI领域的基石。我们为全球研究社区提供了一个特点是详细标注和统一处理标准的数据集，确保为前沿研究和开发提供高质量的视频数据。
主要特点
- 丰富的情感标注：L-SVD涵盖了八种情感——愤怒、蔑视、厌恶、愉悦、恐惧、悲伤、惊讶和中性。每种情感都经过无与伦比的精确标注，为情感识别算法提供了强大的基础。
- 统一的视频质量：为了便于算法开发和测试，L-SVD中的所有视频都保持一致的色调、对比度和亮度，确保整个数据集的标准化质量基线。
- 社区驱动的扩展：L-SVD处于持续增长状态，来自全球社区的贡献丰富了数据集的多样性和深度。
数据集特点
- 全面的情感谱系：我们的数据集提供了对人类情感的广泛探索，每种情感都经过精心标注，以支持精确的识别和分析。
- 为研究卓越而优化：通过仔细的预处理，L-SVD为训练数据质量设立了基准，在所有片段中提供高保真度和一致性。
- 全球参与：我们热烈欢迎全球的研究人员和从业者为L-SVD做出贡献，培育一个多样化和广泛的数据集。
如何贡献
您的贡献对L-SVD的成长和成功至关重要。要贡献，请按照此处的说明上传您的数据。我们将在提交后的几天内审核并验证标签。
加入我们，推进机器学习和深度学习领域的发展！提交数据后，请发送电子邮件至我，包括您提交的详细信息，如文件路径、模态、所属机构和GitHub用户名。我们期待在我们的主页上感谢您的宝贵贡献。
开始使用
我们的数据集L-SVD通过Google Drive共享，便于访问和协作。数据集以批次方式发布，确保持续更新和扩展。
要访问L-SVD，请访问L-SVD并提交包含您的联系信息和所属机构的请求。这个过程确保为所有用户提供协作和安全的环境。
感谢您对L-SVD的兴趣。让我们共同推动情感识别研究和开发的边界。
使用示例
# 加载L-SVD数据集的示例代码
import emotionnet
# 加载数据集
dataset = emotionnet.load('/path/to/emotionnet')
# 遍历数据集
for video in dataset:
frames, emotions = video['frames'], video['emotions']
# 在此插入您的模型训练或评估代码
引用
如果您在学术或行业研究中使用L-SVD，请按以下方式引用：
@misc{emotionnet2023,
title={L-SVD: A Comprehensive Video Dataset for Emotion Recognition},
author={Peiran L, Linbo T, Xizheng Y. University of Wisconsin Madison},
year={2024},
publisher={\url{https://github.com/PeiranLi0930}},
journal={*},
howpublished={\url{https://github.com/PeiranLi0930/emotionnet}},
}
许可证
L-SVD在BSD-3-Clause许可证下发布。
联系方式
如需支持或进一步咨询，请通过pli258@wisc.edu联系我们。
致谢
我们感谢威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系和全球研究社区所有贡献者的共同努力。您的见解和贡献正在塑造情感识别技术的未来。
