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README.md CHANGED
@@ -11,4 +11,112 @@ author: 'Cheng, M., Cai, K., & Li, M. (2021, January)'
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  document: 'https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9412502/'
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  document: 'https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9412502/'
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+ ---
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+
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+ Para crear un archivo README adecuado para un dataset en Hugging Face, es importante proporcionar información clara y detallada sobre el contenido del dataset, su uso y cualquier información adicional relevante. Aquí tienes un ejemplo de un README para el dataset **Real World Fight (RWF) 2000**:
17
+
18
+ ---
19
+
20
+ # Real World Fight (RWF) 2000
21
+
22
+ ![Descripción](https://github.com/mchengny/RWF2000-Video-Database-for-Violence-Detection) <!-- Asegúrate de actualizar esta URL con una imagen representativa del dataset si tienes una. -->
23
+
24
+ ## Descripción
25
+
26
+ **Real World Fight (RWF) 2000** es un conjunto de datos de video diseñado para el reconocimiento de peleas en videos del mundo real. Este dataset contiene videos etiquetados en dos categorías: **"Fight"** y **"Non-Fight"**, y está destinado a facilitar la investigación en la detección automática de violencia en videos de vigilancia y otros contextos de la vida real.
27
+
28
+ ## Detalles del Dataset
29
+
30
+ - **Tamaño Total:** 12 GB (asegúrate de ajustar según tu archivo real)
31
+ - **Número de Videos:** 2000 videos en total
32
+ - **Fight:** 1000 videos
33
+ - **Non-Fight:** 1000 videos
34
+ - **Formato de Video:** .avi
35
+ - **Duración del Video:** Cada video tiene una duración de aproximadamente 5 a 10 segundos.
36
+ - **Resolución:** 640x360 píxeles
37
+ - **Etiquetas:** Binarias (0 = Non-Fight, 1 = Fight)
38
+
39
+ ## Estructura del Dataset
40
+
41
+ El dataset está organizado en dos conjuntos principales de datos: entrenamiento y validación, cada uno con sus subdirectorios correspondientes.
42
+
43
+ ```
44
+ RWF-2000/
45
+ ├── train/
46
+ │ ├── Fight/
47
+ │ │ ├── video1.avi
48
+ │ │ ├── video2.avi
49
+ │ │ └── ...
50
+ │ └── NonFight/
51
+ │ ├── video1.avi
52
+ │ ├── video2.avi
53
+ │ └── ...
54
+ └── val/
55
+ ├── Fight/
56
+ │ ├── video1.avi
57
+ │ ├── video2.avi
58
+ │ └── ...
59
+ └── NonFight/
60
+ ├── video1.avi
61
+ ├── video2.avi
62
+ └── ...
63
+ ```
64
+
65
+ ## Descarga del Dataset
66
+
67
+ Puedes descargar el dataset directamente desde este repositorio de Hugging Face. Usa el siguiente comando para clonar el dataset a tu máquina local:
68
+
69
+ ```bash
70
+ git lfs install
71
+ git clone https://huggingface.co/datasets/DanJoshua/RWF-2000
72
+ ```
73
+
74
+ ## Uso del Dataset
75
+
76
+ El dataset está destinado a facilitar la investigación y el desarrollo de modelos para la detección de violencia en videos. Se puede utilizar para tareas como:
77
+
78
+ - Clasificación de videos de pelea vs. no pelea.
79
+ - Entrenamiento de modelos de visión por computadora para la detección de actividades violentas.
80
+ - Evaluación de algoritmos de detección de eventos violentos en videos.
81
+
82
+ ### Ejemplo de Uso
83
+
84
+ Aquí hay un ejemplo de cómo cargar y procesar el dataset usando Python:
85
+
86
+ ```python
87
+ import os
88
+ import cv2
89
+
90
+ def load_videos(folder_path):
91
+ videos = []
92
+ for filename in os.listdir(folder_path):
93
+ if filename.endswith('.avi'):
94
+ video_path = os.path.join(folder_path, filename)
95
+ cap = cv2.VideoCapture(video_path)
96
+ frames = []
97
+ while True:
98
+ ret, frame = cap.read()
99
+ if not ret:
100
+ break
101
+ frames.append(frame)
102
+ videos.append(frames)
103
+ cap.release()
104
+ return videos
105
+
106
+ # Cargar videos de entrenamiento
107
+ fight_videos = load_videos('RWF-2000/train/Fight/')
108
+ nonfight_videos = load_videos('RWF-2000/train/NonFight/')
109
+ ```
110
+
111
+ ## Cita
112
+
113
+ ```
114
+ @inproceedings{cheng2021rwf,
115
+ title={RWF-2000: an open large scale video database for violence detection},
116
+ author={Cheng, Ming and Cai, Kunjing and Li, Ming},
117
+ booktitle={2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)},
118
+ pages={4183--4190},
119
+ year={2021},
120
+ organization={IEEE}
121
+ }
122
+ ```