1 问题

DVSGesture数据集是一个专注于动态视觉传感（Dynamic Vision Sensor, DVS）技术的数据集，它包含了基于事件的图像记录，用于手势识别任务。DVSGesture数据集由一系列动态图像组成，这些图像是通过动态视觉传感器捕获的，与传统的基于帧的图像不同，DVS技术对场景中的变化（如运动）非常敏感。据集主要用于手势识别研究，它包含了多种不同的手势类别，这些类别可以用于训练和测试机器学习模型，以识别和分类不同的手势动作。与传统的视频数据集不同，DVSGesture数据集记录的是像素级的亮度变化事件，而不是连续的帧。这种记录方式对计算资源的消耗较低，并且能够提供高时间分辨率的数据。由于DVS技术的特性，DVSGesture数据集能够以极高的时间分辨率捕获快速运动，这使得它非常适合分析快速或细微的手势动作。

import tonic
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import HTML

def to_frames(events):
     # creates dense frames from events by binning them in different ways
    frame_transform = tonic.transforms.ToFrame(
        sensor_size=tonic.datasets.DVSGesture.sensor_size, 
        #time_window=10000)
        n_time_bins=100)
        #event_count=1000)
    return frame_transform(events)

dataset_path = './data'
train = tonic.datasets.DVSGesture(save_to=dataset_path, train=True)
test = tonic.datasets.DVSGesture(save_to=dataset_path, train=False)

events, label = train[0]
frames = to_frames(events)

print("Train dataset contains", len(train), "samples.")
print("There are", len(events), "events in the selected sample.")
print("A single event:", events[0], "as (x-pos, y-pos, polarity, timestamp).")
print (frames.shape, label)

ani = tonic.utils.plot_animation(frames) # plot one frame
HTML(ani.to_jshtml()) # animate all frames

执行这行代码会报错误HTTP Error 403: Forbidden

2 解决

下载网站：https://figshare.com/articles/dataset/DVS_Gesture_pre-processed/21428184?file=38022171

点击在下Download all而不是单独下载两个压缩包，否则会一直下载中断。
下载后将文件解压并把压缩包同时放到这个./data目录下，否则会检测不到文件已下载，然后再重新执行以上代码就成功运行。