什么是动作识别数据集，常见动作识别数据集及相关链接介绍

一、什么是动作识别数据集
动作识别（Action Recognition）旨在让机器从视频序列中自动判断并分类人类或物体的动作。为实现这一目标，需要大量标注好的视频片段，提供时空信息、动作标签以及（可选的）额外属性（如光流、骨架关键点等）。这些专门用于训练、评估和对比算法的集合统称为动作识别数据集。它们是视频理解与生成研究的基石，也是衡量模型性能的“标准答案”。

二、常见动作识别数据集（按规模/年代划分）‍

备注：以上数据集大多数均可通过官方主页或论文附带的下载链接获取。若需要具体下载地址，可在对应论文或项目页面进一步查找。

三、如何选择合适的数据集

1. 研究目标：
   • 基础动作分类 → KTH、Weizmann、HMDB‑51、UCF‑101。
   • 细粒度或时序关系 → Something‑Something、AVA、Moments in Time。
   • 大规模预训练 → Kinetics‑700、Sports‑1M、ActionHub。
   • 特定场景（体育、监控）‍ → SoccerNet、Sports‑1M、Collective Activity 系列（群体动作）。
2. 标注粒度：
   • 视频级标签（UCF‑101、Kinetics）适合整体分类。
   • 帧级或时序标注（AVA、Charades、ActivityNet）适合动作定位与检测。
3. 模态需求：
   • 光流/光谱 → 部分数据集提供光流文件（如 UCF‑101 官方光流版）。
   • 骨架/深度 → MSR‑Action3D、NTU RGB‑D、UCF‑Kinect 等。

四、获取与使用建议

• 大多数公开数据集在 GitHub、Google Drive、官方项目页面 提供下载，下载前请阅读使用协议。
• 为避免版权争议，建议使用 学术用途 或 已明确授权 的数据。
• 在实验报告或论文中，请务必注明数据集名称、版本号以及对应的引用链接（如上表所示），以保证可复现性。