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15 Personen-22 Landmarken Annotationsdaten des menschlichen 3D-Körpers

Segmentierung menschlicher Körperinstanzen
menschliche Körpermerkmale
3D
mehrere Posen
mehrere Szenen

15 Personen 3D menschlicher Körper 22 mit Schlüsselpunkten versehene Daten. Die Datenvielfalt umfasst mehrere Szenarien, unterschiedliches Alter, unterschiedliche Kleidung und unterschiedliche Sitzhaltungen. Die 22 Keypoints des menschlichen Körpers sind mit 2D- und 3D-Punktkoordinaten, Keypoint-Attributen und rechteckigen Rahmen des menschlichen Körpers beschriftet. Die Daten können für Aufgaben wie die Segmentierung menschlicher Instanzen und die Erkennung menschlichen Verhaltens verwendet werden.

Bezahlte Datensätze
Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.
SpezifikationenSpezifikationen
Größe der Daten
15 Personen, 21,210 Blätter
Verteilung des Personals
Geschlechterverteilung: 6 Männer, 9 Frauen; Altersverteilung: 11-27 Jahre alt
Akquisitionsszene
Heimumgebung, Büroumgebung
Vielfalt der Daten
Abdeckung eines breiten Spektrums an Szenarien, unterschiedliches Alter, unterschiedliche Kleidung, unterschiedliche Körperhaltungen
Erfassungsgeräte
2D-Kamera: logitech Brio 4K Pro mit 4K-Auflösung; 3D-Kamera: realsense L515 mit 1,920*1,080 Auflösung
Datenformat
Bilddatenformat ist .jpg, Anmerkungsformat ist .json, Kameraparameter-Dateiformat ist .json, Punktwolken-Dateiformat ist .pcd
Sammlung von Inhalten
Aufnahme von 2D- und 3D-Bildern des menschlichen Körpers in verschiedenen Sitzhaltungen (3D-Tiefenkarten und 4K 2D-Farbkarten wurden abgeglichen)
Inhalt des Markups
Beschriftung von 22 Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers mit 2D- und 3D-Punktkoordinaten, Schlüsselpunktattributen und einer rechteckigen Box des menschlichen Körpers.
Genauigkeit
Point Positionsfehler in der x, y-Richtung sind innerhalb von 3 Pixeln der Fehler korrekt beschriftet; nach den wichtigsten Punkten als eine Einheit, die Beschriftung Genauigkeitsrate von mehr als 95%, die Beschriftung Genauigkeitsrate = die Anzahl der korrekt beschrifteten Teile / die Gesamtzahl der beschrifteten Teile; Label Beschriftung Genauigkeitsrate von mehr als 97%
Probe Probe
Empfohlene DatensätzeEmpfohlener Datensatz
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