Este documento está disponible en arxiv bajo licencia CC 4.0.   Autores:  (1) Zhihang Ren, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: peter.zhren@berkeley.edu);  (2) Jefferson Ortega, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: jefferson_ortega@berkeley.edu);  (3) Yifan Wang, Universidad de California, Berkeley y estos autores contribuyeron igualmente a este trabajo (correo electrónico: wyf020803@berkeley.edu);  (4) Zhimin Chen, Universidad de California, Berkeley (correo electrónico: zhimin@berkeley.edu);  (5) Yunhui Guo, Universidad de Texas en Dallas (correo electrónico: yunhui.guo@utdallas.edu);  (6) Stella X. Yu, Universidad de California, Berkeley y Universidad de Michigan, Ann Arbor (correo electrónico: stellayu@umich.edu);  (7) David Whitney, Universidad de California, Berkeley (correo electrónico: dwhitney@berkeley.edu).  Tabla de enlaces   Resumen e introducción   Wok relacionado   Conjunto de datos VEATIC   experimentos   Discusión   Conclusión   Más sobre estímulos   Detalles de anotación   Procesamiento de valores atípicos   Acuerdo temático entre vídeos   Calificaciones y referencias de familiaridad y disfrute  11. Calificaciones de familiaridad y disfrute  Se recopilaron calificaciones de familiaridad y disfrute para cada video entre los participantes, como se muestra en la Figura 13. Las calificaciones de familiaridad y disfrute para las ID de video 0-83 se recopilaron en una escala de 1-5 y 1-9, respectivamente. Las calificaciones de familiaridad y disfrute para las ID de vídeo 83-123 se recopilaron antes de la planificación del conjunto de datos VEATIC y se recopilaron en una escala diferente. Las calificaciones de familiaridad y disfrute para los ID de video 83-97 se recopilaron en una escala de 0 a 5 y no se recolectaron calificaciones de familiaridad/disfrute para los ID de video 98-123. Para fines de análisis y visualización, cambiamos la escala de las calificaciones de familiaridad y disfrute de los ID de video 83-97 a 1-5 y 1-9, respectivamente, para que coincidan con los ID de video 0-83. Para reescalar los valores de familiaridad de 0-5 a 1-5 realizamos una transformación lineal, primero normalizamos los datos entre 0 y 1, luego multiplicamos los valores por 4 y sumamos 1. Reescalamos los valores de disfrute de 0-5 a 1-9 de manera similar, primero normalizando los datos entre 0 y 1, luego multiplicamos los valores por 8 y sumamos 1. Como resultado, la calificación promedio de familiaridad fue 1,61 mientras que la calificación promedio de disfrute fue 4,98 para las ID de video 0-97.   Referencias  [1] Anurag Arnab, Mostafa Dehghani, Georg Heigold, Chen Sun, Mario Luciˇ c y Cordelia Schmid. Vivit: Un transformador de visión de vídeo. En Actas de la conferencia internacional IEEE/CVF sobre visión por computadora, páginas 6836–6846, 2021.   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