2025年に注目すべきトップ5のコンピュータビジョンビデオデータセット
2025年、より優れたビデオデータセットが、単なる大規模モデルよりもコンピュータビジョンのブレークスルーを推進しています。VideoMarathon、Ego-Exo4D、OmniHD-Scenes、Something-Something v2、HACSの5つの主要なデータセットを紹介します。これらは、自動運転や高度なビデオ理解などの次世代AIアプリケーションに必要な、重要な長時間、自己中心的、マルチモーダル、およびきめ細かいデータを提供します。
最も賢いモデルは、より賢いデータでトレーニングされます。
モデルを調整しました。最新のCVPR論文を読みました。すべてのパラメータを最適化しました。しかし、ここに真実があります。トレーニングデータがタスクに一致しない場合、最高のアーキテクチャでさえパフォーマンスが低下します。
2025年、ビデオベースのコンピュータビジョンのフロンティアは、より大きなモデルではなく、より優れたデータセットによって形作られています。
自動運転からマルチモーダル推論まで、ビデオ理解には、長編で、十分に注釈が付けられ、現実に根ざしたデータが必要です。以下に、コンピュータビジョン研究の新しい標準を確立している5つの最先端のデータセットを紹介します。
2025年の最新かつ必見のビデオデータセットトップ5
- VideoMarathon
長編ビデオ言語理解のための新しいベンチマーク
VideoMarathonは、大規模なビデオ言語モデルのトレーニングと評価のために設計された画期的なデータセットです。約9,700時間のビデオと330万の質問と回答のペアで、この分野を支配してきた短いクリップのデータセットをはるかに超えています。
主な強み：
長いビデオシーケンスにわたる深い時間的推論をサポートします。
時間、空間、オブジェクト、アクション、シーン、イベントの理解をカバーする豊富なQA注釈。
長いビデオを処理できるHour-LLaVAなどの最先端のビデオ言語モデルを強化します。
なぜ今それが重要なのか： この分野がクリップベースの理解から物語レベルの理解へと移行するにつれて、VideoMarathonは、次世代のインテリジェントでコンテキストを認識するビデオモデルをサポートするために必要な規模と注釈の深さを提供します。
- Ego-Exo4D
- スキル理解と身体化された知能のためのデュアルビューデータセット
Ego-Exo4Dは、自己中心的（一人称）と外心（三人称）の両方の視点から人間のスキル学習と実行を捉えた画期的なマルチモーダルビデオデータセットです。Meta AIの支援を受けて大規模な学術コンソーシアムによって開発されたこのデータセットは、123のグローバルな場所で740人の参加者から1,200時間を超える同期映像で構成されており、料理、スポーツ、機械修理などの多様な熟練した活動を網羅しています。
主な強み：
習熟度推定、スキルセグメンテーション、3Dポーズ推定、自己中心的-外心的アライメントなどの複雑な身体化された知能タスク用に設計されています。
豊富でマルチモーダルなデータ：同期された自己中心的および外心的なビデオ、3D身体ポーズ、視線追跡、IMUデータ、マルチチャネルオーディオ、および専門家による自然言語の解説。
AR/VR、ロボット模倣学習、クロスビュー理解における新たなベンチマークをサポートします。
なぜ今それが重要なのか： AIがより人間中心的でスキルを認識するシステムへと移行するにつれて、Ego-Exo4Dは、人間がどのように学習し、実行し、認識されるかをモデル化するために必要な多角的でセンサー豊富なトレーニングデータを提供します。人と協力したり、新しいタスクを教えたり、人間の行動を説明したりするエージェントを構築している場合でも、Ego-Exo4Dは、身体化された説明可能なAIの次世代の基盤を表しています。
- OmniHD-Scenes
次世代の自律認識のための360°ビュー
OmniHD-Scenesは、自動運転と3Dシーン理解のために設計された高忠実度のマルチモーダルデータセットです。これは、オープンソースデータセットの構築を促進し、標準化された高品質のデータで最先端のAI研究をサポートするために、Abaka AIが創設貢献者として立ち上げた**2077AIコミュニティ**の下で開発されました。OmniHD-Scenesは、6台の高解像度カメラ、LiDAR、4Dレーダーからの同期データを提供し、昼間から夜間、晴天から雨や霧まで、さまざまな条件下で複雑な運転環境を捉えています。
主な強み：
マルチセンサーフュージョンで完全な360°認識をカバー：RGB、深度、LiDAR、レーダー
高密度の注釈を含む：3Dバウンディングボックス、セマンティックマスク、占有マップ、モーション軌跡
現実世界の複雑さの下でセンサーフュージョン、マルチオブジェクトトラッキング、シーン再構築の研究を可能にします
なぜ今それが重要なのか： 自動運転車には視覚以上のものが必要です。動的で不確実な環境の信頼性の高いマルチモーダルな理解が必要です。OmniHD-Scenesは、大規模に安全に運転できる認識システムをトレーニングおよび評価するために必要な、現実的で豊富に注釈が付けられたデータを提供します。
- Something-Something v2
AIに実行とふりの違いを教える
Something-Something v2は、きめ細かい人間の行動と意図の理解に焦点を当てた大規模なビデオデータセットです。220,000本以上の短いビデオが含まれており、それぞれが「本を閉じる」と「本を閉じるふりをする」など、単純でありながら微妙に異なる相互作用を描写しています。
主な強み：
表面的な動きを超えた文脈的理解と意図レベルの推論を奨励します
各ビデオはテキスト記述とペアになっており、ビデオ言語アライメントを可能にします
時間的推論、行動認識、マルチモーダルモデリングのベンチマークとして広く使用されています
なぜ今それが重要なのか： 基本的なオブジェクト検出とアクティビティラベリングを超えて、AIは人々が何をしているのか、そしてなぜを理解する必要があります。Something-Something v2は、モデルに微妙で現実世界の意図について推論することを明示的に挑戦する数少ないデータセットの1つです。
- HACS – Human Action Clips and Segments
野生での正確な行動認識
HACSは、行動分類と時間的行動ローカリゼーションの両方に合わせて調整された大規模なデータセットです。YouTubeから供給された150万以上のラベル付きビデオクリップで、200以上の人間の行動カテゴリをカバーし、トレーニングと評価のためにトリミング済みバージョンと未トリミングバージョンの両方を提供します。
主な強み：
短いクリップと長編ビデオを組み合わせることで、アクションがいつ始まりいつ終わるかを堅牢に検出できます
フレームレベルの時間的注釈を含み、きめ細かいセグメンテーションを可能にします
背景、動き、オブジェクトの相互作用における自然な変動性により、現実世界の複雑さを反映しています
なぜ今それが重要なのか：監視、ロボット工学、スポーツ分析などのアプリケーションでは、アクションがいつ発生するかを正確に理解する必要があります。HACSは、複雑な環境で正確なリアルタイムの行動検出が可能なモデルを構築するために必要な時間的解像度と規模を提供します。より良いデータで作業する準備はできましたか？
最初のビデオモデルを構築している場合でも、マルチモーダルパイプラインをスケーリングしている場合でも、適切なデータセットがすべての違いを生みます。
Abaka AIでは、最新のコンピュータビジョンワークフローを加速するために構築された、長編ビデオQAからマルチモーダル運転シーンまで、高品質で完全にライセンスされたデータセットを提供しています。
利用可能なコレクションを探索するか、www.abaka.aiでカスタマイズされたサンプルをリクエストしてください。データセットリンク
- VideoMarathon- Github
- Ego4D- 公式サイト
- OmniHD-Scenes- プロジェクトサイト
- Something- データセットサイト
- HACS- データセットサイト
- Something- データセットサイト
- HACS- データセットサイト