UCF101-动作识别数据集

UCF101是从YouTube收集的具有101个操作类别的逼真动作视频的动作识别数据集。此数据集是UCF50数据集的扩展，具有50个操作类别。

凭借来自101个动作类别的13320个视频，UCF101在动作方面提供了最大的多样性，并且在相机运动，物体外观和姿势，物体比例，视点，杂乱的背景，照明条件等方面存在大的变化，它是最多的迄今为止具有挑战性的数据 由于大多数可用的行动识别数据集都不现实并且由演员进行，UCF101旨在通过学习和探索新的现实行动类别来鼓励进一步研究行动识别。

101个动作类别中的视频分为25组，每组可包含4-7个动作视频。来自同一组的视频可能共享一些共同的功能，例如类似的背景，类似的观点等。