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15 personas datos anotación 22 puntos clave cuerpo humano 3D

Segmentación instancias cuerpo humano
Puntos referencia cuerpo humano
3D
Múltiples poses
Múltiples escenas

15 personas Cuerpo humano en 3D Datos etiquetados de 22 puntos clave. La diversidad de datos incluye múltiples escenarios, diferentes edades, diferentes vestimentas y diferentes posturas humanas sentadas. En términos de anotación, los 22 puntos clave del cuerpo humano están etiquetados con coordenadas de puntos 2D y 3D, atributos de puntos clave y marcos rectangulares del cuerpo humano. Los datos pueden utilizarse para tareas como la segmentación de instancias humanas y el reconocimiento del comportamiento humano.

Paid Datasets
Este Dataset es de pago para uso comercial, investigación y más. Los Datasets licenciados y listos para usar ayudan a impulsar proyectos de IA.
EspecificacionesEspecificaciones
Escala de datos
15 personas, 21.210 imágenes
Distribución de personal
Distribución de género: 6 hombres, 9 mujeres; distribución de edad: 11-27 años
Escena de captura
Entorno doméstico, entorno de oficina
Diversidad de los datos
Cubre múltiples escenarios, diferentes edades, diferentes vestimentas, diferentes posturas sentadas
Equipos de captura
Cámara 2D: logitech Brio 4K Pro, resolución 4K; cámara 3D: realsense L515. resolución 1.920*1.080
Formato de datos
Formato de datos de imagen es jpg, formato de anotación es .json, formato de archivo de parámetros de cámara es .json, formato de archivo de nube de puntos es .pcd
Contenido de captura
Adquisición de imágenes 2D y 3D del cuerpo humano en múltiples posiciones sentadas (se han alineado mapas de profundidad 3D y mapas de color 4K 2D)
Contenido de etiquetado
Anotar coordenadas 2D/3D de 22 puntos clave corporales, atributos de puntos clave, cuadro delimitador corporal
Precisión
El error de posición del punto en la dirección x, y se encuentra dentro de los 3 píxeles del error está correctamente marcado; de acuerdo con el punto clave como unidad, la tasa de precisión de etiquetado del 95% o más, la tasa de precisión de etiquetado = el número de partes correctamente marcadas / el número total de partes marcadas; tasa de precisión de etiquetado del 97% o más.
Ejemplo Ejemplo
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