3D アスペクト パーツ データセットを使用した単眼マルチビュー オブジェクト追跡は、視点変更、自動車追跡標準シーケンスなどを含む、視点変更下でのオブジェクト追跡の問題を研究するために使用されます。 このデータセットの発行者は、主にオブジェクトを追跡し、視点の錯視によって引き起こされるトポロジカルな外観の変化に対処するために、オブジェクトの部分的な表現に使用される連続的なポーズとパーツの位置を推定するために使用される新しい方法を提案しました。 、およびパーツに基づく パーティクル フィルタリング フレームワークは、視点と 3D アスペクト パーツの間の関係をモデル化します。 これに加えて、データセットは、部品の外観とモデルに統合されたサンプルのインスタンス レベルのオンライン学習を実証し、オクルージョンのある困難なシーンでの堅牢性を高めています。 このデータセットは、スタンフォード大学の計算視覚および幾何学研究所によって 2014 年にリリースされました。関連論文には、「3D アスペクト パーツを使用した単眼マルチビュー オブジェクト追跡」などがあります。