使用场景

研究人员使用SA-V Dataset训练深度学习模型以识别视频中的多个对象。

开发者利用该数据集评估他们的目标分割算法在不同场景下的表现。

教育机构可能使用SA-V Dataset作为教学材料，教授学生如何使用机器学习处理视频数据。

产品特色

包含51K个视频和643K个时空分割掩模

用于训练和评估通用目标分割模型

提供大规模视频数据集的开放访问

视频分辨率平均为1401×1037像素

没有视频或掩模注释的类别标签

训练集掩模以COCO运行长度编码（RLE）格式提供，验证和测试集以PNG格式提供

所有643K掩模注释均经人工审核和验证

使用教程

1. 访问SA-V Dataset的官方网页。

2. 点击下载数据集以获取视频和掩模文件。

3. 阅读相关论文以了解数据集的详细结构和使用方式。

4. 使用数据集进行目标分割模型的训练或评估。

5. 根据需要，将模型生成的掩模与人工注释的掩模进行比较和验证。

6. 利用数据集进行计算机视觉领域的研究或开发工作。