CatRelComp

由奥地利克拉根福大学ITEC研究团队收集用于白内障手术视频压缩的标注数据集

数据类型：开放获取

数据来源：Ghamsarian et al.

创建时间：2020-10-01

数据集编号：No.12132

热度：

手术，眼科，视频，压缩

CC BY-NC 4.0协议，非商业可用

Big-data节点

杨宇轩维护

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CatRelComp是一个用于白内障手术视频压缩的注释数据集，包含2个子集。

空闲帧识别子集

  • 来源：Cataract-101数据集中的22个视频
  • 包含18个用于训练,4个用于测试
  • 每个视频样本了500个空闲帧和500个动作帧
  • 训练集18000张图像，测试集4000张图像

空闲帧示例：

动作帧示例：

眼角膜和器械分割子集

  • 来源：Cataract-101数据集中的11个视频
  • 使用Supervisely标注了262张眼角膜图像和216张器械图像的分割区域

示例：

数据集仅用于科研目的,不能用于商业用途。使用时需引用以下论文:

@inproceedings{DBLP:conf/mm/GhamsarianATTS20,
  author    = {Negin Ghamsarian and
               Hadi Amirpour and
               Christian Timmerer and
               Mario Taschwer and
               Klaus Sch{\"{o}}ffmann},
  editor    = {Chang Wen Chen and
               Rita Cucchiara and
               Xian{-}Sheng Hua and
               Guo{-}Jun Qi and
               Elisa Ricci and
               Zhengyou Zhang and
               Roger Zimmermann},
  title     = {Relevance-Based Compression of Cataract Surgery Videos Using Convolutional
                 Neural Networks},
  booktitle = {\{MM\} '20: The 28th {ACM} International Conference on Multimedia, Virtual
               Event / Seattle, WA, USA, October 12-16, 2020},
  pages     = {3577--3585},
  publisher = ,
  year      = {2020},
  url       = {https://doi.org/10.1145/3394171.3413658},
  doi       = {10.1145/3394171.3413658},
  timestamp = {Wed, 26 Jan 2022 09:31:46 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/conf/mm/GhamsarianATTS20.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

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题目 期刊 / 会议 作者 地址 代码
Relevance-Based Compression of Cataract Surgery Videos Using Convolutional Neural Networks ACM MM ‘20 Ghamsarian et al.