
예술사의 역사에서 자세는 인간 몸의 표현을 전체적으로 추상화한 것으로, 많은 연구에서 일관된 요소로 입증되어 왔습니다. 그러나 지금까지 수작업으로 처리해야 했던 막대한 양의 데이터 때문에, 고대부터 예술사적 모티프의 공식적인 재현에 있어 자세의 중요한 역할은 선택적으로만 강조될 수 있었습니다. 이는 이제 자동화된 인간 자세 추정에도 해당되며, 계산 모델을 훈련시키기 위해 필요한 충분히 큰 도메인별 데이터 세트가 공개되지 않았거나 충분히 세밀하게 색인화되지 않은 경우가 많습니다. 'Poses of People in Art' 데이터 세트를 통해 우리는 예술에서 인간 자세를 추정하고 인간 자세 추정기를 검증하기 위한 첫 번째 오픈 라이선스 데이터 세트를 소개합니다. 이 데이터 세트는 19세기 이후 점점 더 실제적인 몸 표현으로부터 멀어진 스타일을 포함하여 22개의 예술사적 묘사 스타일에서 2,454장의 이미지를 포함하고 있습니다. 총 10,749명의 인물이 정확히 사각형 바운딩 박스로 둘러싸져 있으며, 각 이미지당 최대 4명까지 최대 17개의 키포인트(주요 관절인 팔꿈치와 무릎 등)로 레이블이 지정됩니다.머신 러닝 목적을 위해, 이 데이터 세트는 각각 Microsoft COCO 형식에 기반한 JSON 기반으로 구성된 훈련용, 검증용, 테스트용 세 개의 하위 집합으로 나뉩니다. 각 이미지 주석은 필수 필드 외에도 WikiArt라는 예술사적 온라인 백과사전에서 제공하는 메타데이터를 제공합니다. 본 논문에서는 데이터 세트의 획득 및 구성에 대해 상세히 설명하며, 다양한 응용 시나리오를 다루고 디지털 지원 예술사를 위한 전망을 논합니다. 우리는 이 데이터 세트가 개별 인물 수준에서 미묘한 부분까지 포착하거나 전체 인물 구성을 고려하여 서로 간의 위치, 거리 또는 근접성을 살펴볼 수 있는 예술 내 몸 현상을 조사할 수 있게 한다는 것을 보여줍니다.