L-SVD

推动人工智能情感分析研究的大规模视频数据集

L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。

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介绍相关项目

speech_dataset - 多语言语音识别与合成数据集详细介绍及应用

Github多人语音识别开源开源项目数据集语音合成语音识别

此页面总结了多语言语音数据集，包括中文、英文、日语、韩语、俄语等。涵盖了语音识别、语音合成、说话人识别和分离等应用领域，详细描述了每个数据集的时长、下载地址及其具体用途，帮助用户快速找到符合科研或项目需求的语音数据。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展

GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。

emotion2vec - 通用语音情感表示模型开源实现

Githubemotion2vec开源项目情感表征特征提取自监督预训练语音情感识别

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

Panda-70M - 开创性大规模视频描述数据集融合多重跨模态技术

GithubPanda-70M开源项目数据集深度学习视频描述计算机视觉

Panda-70M是一个包含7000万个高质量视频-描述对的大规模数据集，采用多重跨模态技术构建。项目提供数据集加载下载工具、长视频语义分割和视频描述模型。该数据集为计算机视觉和自然语言处理研究提供丰富资源，有助于推进视频理解和描述技术的发展。

LLVIP - 针对低光环境的可见光红外配对数据集

GithubLLVIP低光照视觉可见光红外配对数据集图像融合开源项目行人检测

LLVIP是一个面向低光环境视觉任务的可见光-红外配对数据集,包含30,976对高质量图像。该数据集涵盖多种场景和光照条件下的行人,可用于图像融合、行人检测和图像转换等计算机视觉应用。LLVIP为低光环境视觉研究提供了宝贵的数据资源,有助于推动相关技术发展,提升夜间和低光照条件下视觉系统的性能。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

hatespeechdata - 多语言仇恨言论数据集汇总与研究资源

Github仇恨言论在线辱骂多语言开源项目数据集社交媒体

该项目汇集了涵盖多种语言的仇恨言论、在线辱骂和攻击性语言数据集。收录内容包括来自不同平台的文本、图像和音频数据。项目旨在为自然语言处理系统提供训练资源，以提升有害内容检测能力。此外，项目还提供关键词列表和贡献指南，为研究人员和开发者改进在线内容审核和仇恨言论检测技术提供支持。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术

GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据

HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。

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