Dieses Dokument ist auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar.   Autoren:  (1) Zhihang Ren, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Jefferson Ortega, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Yifan Wang, University of California, Berkeley und diese Autoren haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (E-Mail: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Zhimin Chen, University of California, Berkeley (E-Mail: zhimin@berkeley.edu);  (5) Yunhui Guo, University of Texas at Dallas (E-Mail: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Stella X. Yu, University of California, Berkeley und University of Michigan, Ann Arbor (E-Mail: stellayu@umich.edu);  (7) David Whitney, University of California, Berkeley (E-Mail: dwhitney@berkeley.edu).  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Verwandter Wok   VEATIC-Datensatz   Experimente   Diskussion   Abschluss   Mehr über Stimuli   Anmerkungsdetails   Ausreißerverarbeitung   Themenübereinstimmung für alle Videos   Vertrautheits- und Unterhaltungswertungen sowie Referenzen  11. Vertrautheits- und Spaßbewertungen  Wie in Abbildung 13 dargestellt, wurden für jedes Video von allen Teilnehmern Vertrautheits- und Unterhaltungsbewertungen erfasst. Vertrautheits- und Unterhaltungsbewertungen für die Video-IDs 0–83 wurden auf einer Skala von 1–5 bzw. 1–9 erfasst. Vertrautheits- und Unterhaltungsbewertungen für die Video-IDs 83–123 wurden vor der Planung des VEATIC-Datensatzes und auf einer anderen Skala erfasst. Vertrautheits- und Unterhaltungsbewertungen für die Video-IDs 83–97 wurden auf einer Skala von 0–5 erfasst, und für die Video-IDs 98–123 wurden keine Vertrautheits-/Unterhaltungsbewertungen erfasst. Zu Analyse- und Visualisierungszwecken haben wir die Vertrautheits- und Unterhaltungsbewertungen für die Video-IDs 83–97 auf 1–5 bzw. 1–9 neu skaliert, um sie an die Video-IDs 0–83 anzupassen. Um die Vertrautheitswerte von 0-5 auf 1-5 neu zu skalieren, führten wir eine lineare Transformation durch. Zuerst normalisierten wir die Daten zwischen 0 und 1, dann multiplizierten wir die Werte mit 4 und addierten 1. Auf ähnliche Weise skalierten wir die Genusswerte von 0-5 auf 1-9, indem wir zuerst die Daten zwischen 0 und 1 normalisierten, dann die Werte mit 8 multiplizierten und 1 addierten. Als Ergebnis betrug die durchschnittliche Vertrautheitsbewertung 1,61, während die durchschnittliche Genussbewertung für die Video-IDs 0-97 4,98 betrug.   Verweise  [1] Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Georg Heigold, Chen Sun, Mario Luciˇ c und Cordelia Schmid. Vivit: Ein Video-Vision-Transformator. In Proceedings der IEEE/CVF-Konferenz zum Thema Computer Vision, Seiten 6836–6846, 2021.   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