SHREC 3D 姿态捕捉数据集

SHREC 全称 SHape REtrieval Contes,是一个 3D 姿态捕捉数据集。数据集包含由 28 名参与者(全部为右撇子)完成的 14 个动态姿势,每个姿势由参与者用两种方式(仅用一根手指 & 使用整个手)做 1-10 次。 数据集由 2,800 个序列组…

EgoHands 手部复杂活动识别数据集

EgoHands 是一个识别复杂的手部动作的数据集。数据集包含 48 个谷歌眼镜视频,其中包含两个人之间复杂的第一人称互动。数据集的主要目的是能够在第一人称电脑影像中用更好的,数据驱动的的方式理解手部动作,可以从语义上区分观察者的手和其他人的手,以及区分左手和右手。演员自由参与一…

EgoGesture 手势识别数据集

EgoGesture 是一个大规模识别手势的数据集。该数据集规模大、富于变化且具有极高真实性,能够训练深度神经网络。数据集用于以自我为中心的手势识别。该数据集不仅为分段数据中的手势分类提供测试台,还用于连续数据中的手势检测。 数据集包括: 2,081 个 RGB-D 视频2,41…

HDM05 动作捕捉数据集

HDM05 是一个动作捕捉 (MoCap, motion capture) 数据集。该数据集包含了三个多小时的系统记录和记录良好的动作捕捉数据,数据格式为 C3D 和 ASF/AMC。HDM05 包含近 2,337 个序列,由 5 个不同的演员表演了 130 个动作类别。

DADA-seg 事故数据集

DADA-seg 是一个像素级标注的事故数据集。该数据集从基于事件的数据中提取动态背景,以更高的时间分辨率来增强静态的 RGB 图像。数据集包含从交通事故中获得的各种关键场景,可用于语义分割。

Gaze360 视线追踪数据集

Gaze360 是一个大规模视线追踪数据集,包括 238 名受试者在室内与室外环境中,大范围头部动作及距离变化中,进行 3D 视线追踪标记。此数据集是同类数据集中按主题与种类划分的最大公开数据集。

Human3.6M 动作捕捉数据集

Human3.6M 是最大的动作捕捉数据集之一,包括 360 万个 3D 人体姿势及对应的图像。该数据集包含的视频数据是由 4 个高分辨率的逐行扫描摄像机拍摄的,速度为 50 赫兹。 该数据集涉及 11 位专业演员在 17 个场景中的活动:讨论、吸烟、拍照、打电话等,并提供了精确…