Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.   Autores:  (1) Zhihang Ren, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Jefferson Ortega, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Yifan Wang, Universidade da Califórnia, Berkeley e estes autores contribuíram igualmente para este trabalho (E-mail: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Zhimin Chen, Universidade da Califórnia, Berkeley (E-mail: zhimin@berkeley.edu);  (5) Yunhui Guo, Universidade do Texas em Dallas (E-mail: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Stella X. Yu, Universidade da Califórnia, Berkeley e Universidade de Michigan, Ann Arbor (E-mail: stellayu@umich.edu);  (7) David Whitney, Universidade da Califórnia, Berkeley (E-mail: dwhitney@berkeley.edu).  Tabela de links   Resumo e introdução   Wok Relacionado   Conjunto de dados VEATIC   Experimentos   Discussão   Conclusão   Mais sobre estímulos   Detalhes da anotação   Processamento de valores discrepantes   Acordo de assunto entre vídeos   Avaliações e referências de familiaridade e prazer  11. Avaliações de familiaridade e prazer  As classificações de familiaridade e prazer foram coletadas para cada vídeo entre os participantes, conforme mostrado na Figura 13. As classificações de familiaridade e prazer para IDs de vídeo de 0 a 83 foram coletadas em uma escala de 1 a 5 e 1 a 9, respectivamente. As classificações de familiaridade e diversão para os IDs de vídeo 83-123 foram coletadas antes do planejamento do conjunto de dados VEATIC e foram coletadas em uma escala diferente. As classificações de familiaridade e prazer para os IDs de vídeo 83 a 97 foram coletadas em uma escala de 0 a 5, e as classificações de familiaridade/prazer não foram coletadas para os IDs de vídeo 98 a 123. Para fins de análise e visualização, redimensionamos as classificações de familiaridade e diversão dos IDs de vídeo 83-97 para 1-5 e 1-9, respectivamente, para corresponder aos IDs de vídeo 0-83. Para redimensionar os valores de familiaridade de 0-5 para 1-5, realizamos uma transformação linear, primeiro normalizamos os dados entre 0 e 1, depois multiplicamos os valores por 4 e adicionamos 1. Redimensionamos os valores de prazer de 0-5 para 1-9 da mesma forma, primeiro normalizando os dados entre 0 e 1, depois multiplicamos os valores por 8 e adicionamos 1. Como resultado, a classificação média de familiaridade foi de 1,61, enquanto a classificação média de diversão foi de 4,98 para IDs de vídeo de 0 a 97.   Referências  [1] Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Georg Heigold, Chen Sun, Mario Luciˇc e Cordelia Schmid. Vivit: Um transformador de visão de vídeo. Em Anais da conferência internacional IEEE/CVF sobre visão computacional, páginas 6836–6846, 2021.   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