
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。
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。
Github仓库 <br/> HuggingFace数据集 <br/> Papers With Code
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。
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。
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。
# 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
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}}, }
L-SVD在BSD-3-Clause许可证下发布。
如需支持或进一步咨询,请通过pli258@wisc.edu联系我们。
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。


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