南京邮电大学 发布 Cross-Perspective Annotated Dataset for Dynamic Object-Level Interest Modeling in Cloud Gaming 数据集, 应用在 云游戏、玩家兴趣建模 领域

南京邮电大学 本次发布的数据集 Cross-Perspective Annotated Dataset for Dynamic Object-Level Interest Modeling in Cloud Gaming, 本数据集是由南京邮电大学的研究人员创建的，旨在支持云游戏中的动态对象级兴趣建模。数据集包含来自《侠盗猎车手V》的501个3分钟视频剪辑和1503个游戏图像。每个图像对应两个标注的JSON文件，一个包含手动标注的感兴趣对象信息，另一个包含图像中所有对象的信息。数据集根据玩家的游戏速度分为三个类别：静止、低速和高速。每个类别中，场景进一步分为城市、乡村和高速公路。数据集包含了22个对象类别，并分析了影响玩家兴趣的主要因素，包括玩家的游戏速度、对象的大小和对象的速度。

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