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近年來CVPR開始舉辦動作辨識競賽，其競賽內容包含許多部份，包含:短視頻動作辨識、時序動作辨識等，ActivityNet的競賽內容可至以下Activity競賽介紹連結進行了解，而本篇主要介紹如何至youtube下載ActivityNet資料庫，詳細步驟流程如以下所示。

Activity競賽介紹: http://cvfiasd.pixnet.net/blog/post/270823692-ActivityNet%E5%8B%95%E4%BD%9C%E8%BE%A8%E8%AD%98%E7%AB%B6%E8%B3%BD%E4%BB%8B%E7%B4%B9

該競賽為與動作辨識相關之競賽，首次舉辦於CVPR2016年，截至目前為止已經舉辦了三次(CVPR2016 - 2018)，而競賽的內容主要在於辨識日常、複雜以及較有目標明確性之動作影片，目前主要分為以下六個任務進行挑戰，任務1至任務3以及任務A至任務C， 而任務1至任務3使用ActivityNet的資料庫進行競賽，任務A至任務C則使用Kinetics (Google DeepMind)，AVA (Berkeley and Google)以及Moments in Time (MIT and IBM Research)，該篇分別針對以下此6項挑戰任務進行介紹。

任務1: 時序動作提名生成 (Temporal Action Proposals)

最近在做人臉表情辨識(Facial Expression Recognition)，所以需要蒐集人臉表情資料去CNN神經網路中進行訓練以及測試，以下三個資料庫是我有實際用到的，包含:Fer2013 dataset 、Real-world Affective Faces (RAF) Database以及AffectNet Dataset，而基於臉部表情的標籤較為主觀，有時候會有難以判別表情的情況發生，有些資料庫會進行多標籤的標記，而文章最後也列出其他較為知名的人臉資料庫，如CK+以及JAFFE等。

1. Fer2013 dataset 

下圖為Anaconda的官網網站(https://www.anaconda.com/download/)

目前最新版為Python 3.6的版本，若要安裝Python 3.5，請選擇Anaconda 3 4.x的版本。