【五号雷达】MPII Human Pose Descriptions -人体姿态描述数据集

MPIIHumanPoseDescriptions是由德国凯撒斯劳滕大学、德国人工智能研究中心等机构创建的一个人体姿态描述数据集。该数据集在MPII人体姿态数据集的基础上,增加了丰富的文本注释,这些注释由多个最新进的大模型生成,涵盖了活动细节、人物数量及其具体姿态的描述。数据集包含与MMPose相同的图像划分,其中训练样本14644个,验证样...

ECCV 2024 | 利用更易广泛获取的人体掩膜,实现SOTA无监督3D姿态估计

6.2MPI-INF-3DHP数据集在该数据集上多数方法采用了上述SPP或UP的设定,我们在同样设定下取得了SOTA性能,并展示了MPI-INF-3DHP数据集推荐的PCK和AUC指标,方便后续工作进行比较。6.3利用室外场景数据为验证本文提出的无监督算法具有利用并学习广泛来源数据的能力,我们设计了多个数据集混合训练的...

5个优秀的计算机视觉应用与相关数据集

用于实时体育分析或监视系统的活动识别。增强现实体验训练机器人动画和游戏如果你想自己开发一个姿态估计模型，下面是一些可能用到的数据集：MPIIhttphuman-pose.mpi-inf.mpg.de/COCOkeypointchallengehttpscocodataset/#downloadHUMANEVAhttphumaneva.is.tue.mpg.de/使用Gans进行图像转换Faceapp...

国内首届AI Challenger正式开赛,数据集已开放下载(附赛程安排)

主要包括下面三大数据集。人体骨骼关键点数据集:它使用含有人物的图片,对人体14个骨骼关键点分别作出标注,共有30万张图片,包含了超过100种复杂生活场景内的实际人物动作与姿态,标注人物个数达到70万量级,远超过MSCOCO的10万人、以及MPII的4万人量级。该数据集将挑战现有主流算法的鲁棒性。基于此数据集的研究成果...

21个深度学习开源数据集汇总!

MPIIHumanShape人体模型数据是一系列人体轮廓和形状的3D模型及工具。模型是从平面扫描数据库CAESAR学习得到。2.MPII人类姿态数据集MPII人体姿态数据集是用于评估人体关节姿势估计的最先进基准。该数据集包括大约25,000张图像,其中包含超过40,000个带有注释身体关节的人。这些图像是使用已建立的人类日常活...

Meta研究:基于头显摄像头进行姿态估计的方法和优缺点

第二个包含100%的带有2D标签的图像样本,但只有50%的3D标签(www.e993.com)2024年11月27日。实际上,第二子集包含的图像数量是仅具有2D注释的图像数量的两倍。表10a比较了子集之间的结果。可以看出,最终的3D姿态估计受益于额外的2D注释。在Human3.6M数据集上可以看到等效的行为。表10b显示了当使用来自COCO和MPII的附加2D注释时重建误差的改善。

推荐!最适合初学者的18个经典开源计算机视觉项目|深度学习|人脸...

ImageNet数据集是一个为计算机视觉研究的巨大图像数据集,这个数据集中有多于140万张图像被手供标注,并且这些标注说明了图像中含有那些物体。并且有多余1万张图像标注了物品的边界框。ImageNet包含了多余20000类的物品。作为初学者,你可以使用keras或者pytorch从头开始学习神经网络,为了能够得到更好的效果提升学习的...

上海交大卢策吾团队实时多人姿态估计系统升级,挑战拥挤人群场景

该论文主要是针对此前AlphaPose系统的优化,构建了CrowdPose数据集,用来衡量算法在拥挤场景中的性能,并提出了一个高效的算法来解决拥挤人群中的姿态估计问题,实验结果比起当前最好的算法有较大提高。为了衡量人体姿态估计算法的性能,学术界与工业界建立了越来越多的公开数据集,如MPII、MSCOCO、AIChallenger。然而,这些...

首个人体动捕基模型面世!SMPLer-X:横扫七大榜单|NeurIPS 2023

当前最先进的方法通常只使用少数几个数据集(例如,MSCOCO、MPII和Human3.6M)进行训练,而这篇文章中探讨使用了更多数据集。在始终优先考虑排名较高的数据集的前提下使用了四种数据量:作为训练集的5、10、20和32个数据集,总大小为75万、150万、300万和450万实例。