DanJoshua/RWF-2000

Para crear un archivo README adecuado para un dataset en Hugging Face, es importante proporcionar información clara y detallada sobre el contenido del dataset, su uso y cualquier información adicional relevante. Aquí tienes un ejemplo de un README para el dataset Real World Fight (RWF) 2000:

---

Real World Fight (RWF) 2000

Descripción

Real World Fight (RWF) 2000 es un conjunto de datos de video diseñado para el reconocimiento de peleas en videos del mundo real. Este dataset contiene videos etiquetados en dos categorías: "Fight" y "Non-Fight", y está destinado a facilitar la investigación en la detección automática de violencia en videos de vigilancia y otros contextos de la vida real.

Detalles del Dataset

• Tamaño Total: 12 GB (asegúrate de ajustar según tu archivo real)
• Número de Videos: 2000 videos en total
  • Fight: 1000 videos
  • Non-Fight: 1000 videos
• Formato de Video: .avi
• Duración del Video: Cada video tiene una duración de aproximadamente 5 a 10 segundos.
• Resolución: 640x360 píxeles
• Etiquetas: Binarias (0 = Non-Fight, 1 = Fight)

Estructura del Dataset

El dataset está organizado en dos conjuntos principales de datos: entrenamiento y validación, cada uno con sus subdirectorios correspondientes.

RWF-2000/
    ├── train/
    │   ├── Fight/
    │   │   ├── video1.avi
    │   │   ├── video2.avi
    │   │   └── ...
    │   └── NonFight/
    │       ├── video1.avi
    │       ├── video2.avi
    │       └── ...
    └── val/
        ├── Fight/
        │   ├── video1.avi
        │   ├── video2.avi
        │   └── ...
        └── NonFight/
            ├── video1.avi
            ├── video2.avi
            └── ...

Descarga del Dataset

Puedes descargar el dataset directamente desde este repositorio de Hugging Face. Usa el siguiente comando para clonar el dataset a tu máquina local:

git lfs install
git clone https://huggingface.co/datasets/DanJoshua/RWF-2000

Uso del Dataset

El dataset está destinado a facilitar la investigación y el desarrollo de modelos para la detección de violencia en videos. Se puede utilizar para tareas como:

• Clasificación de videos de pelea vs. no pelea.
• Entrenamiento de modelos de visión por computadora para la detección de actividades violentas.
• Evaluación de algoritmos de detección de eventos violentos en videos.

Ejemplo de Uso

Aquí hay un ejemplo de cómo cargar y procesar el dataset usando Python:

import os
import cv2

def load_videos(folder_path):
    videos = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.avi'):
            video_path = os.path.join(folder_path, filename)
            cap = cv2.VideoCapture(video_path)
            frames = []
            while True:
                ret, frame = cap.read()
                if not ret:
                    break
                frames.append(frame)
            videos.append(frames)
            cap.release()
    return videos

# Cargar videos de entrenamiento
fight_videos = load_videos('RWF-2000/train/Fight/')
nonfight_videos = load_videos('RWF-2000/train/NonFight/')

Cita

@inproceedings{cheng2021rwf,
  title={RWF-2000: an open large scale video database for violence detection},
  author={Cheng, Ming and Cai, Kunjing and Li, Ming},
  booktitle={2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)},
  pages={4183--4190},
  year={2021},
  organization={IEEE}
}