手部姿勢關(guān)鍵點檢測數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集由序列構(gòu)成。在每個序列中，您都可以找到組成它的幀。一個幀由4個彩色圖像、4組投影在每個圖像平面中的2D關(guān)節(jié)、4個邊界框、1組Leap Motion Controller提供的3D點和4組重新投影到每個相機(jī)坐標(biāo)幀的3D點組成。

動物姿勢數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集提供了五個類別的動物姿勢注釋：狗、貓、牛、馬、羊，在4,000 多張圖像中總共有6,000多個實例。此外，該數(shù)據(jù)集還包含其他7 個動物類別的邊界框注釋。在論文中查找詳細(xì)信息。

一共標(biāo)注了 20 個關(guān)鍵點：兩只眼睛、喉嚨、鼻子、馬肩隆、兩個耳根、尾根、四個肘部、四個膝蓋、四個爪子。

電影人物關(guān)節(jié)關(guān)鍵點數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集從流行的好萊塢電影中自動收集了5003個圖像數(shù)據(jù)。這些圖像是通過在30部電影的每10幀上運行一個最先進(jìn)的人檢測器獲得的。然后，被高度自信地檢測到的人（大約2萬名候選人）被送往眾包市場亞馬遜機(jī)械土耳其公司（Amazon Mechanical Turk），以獲得地面真實標(biāo)簽。每幅圖片都由五名特克斯人以0.01美元的價格標(biāo)注，以標(biāo)注10個上身關(guān)節(jié)。在每個圖像中取五個標(biāo)記的中位數(shù)，以對離群值注釋保持穩(wěn)健。

MPIIGaze Dataset

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MPIIGaze數(shù)據(jù)集包含在三個多月的日常筆記本電腦使用過程中從15名參與者收集的213659張圖像。在外觀和照明方面，數(shù)據(jù)集比現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集變化更大。

人體足部關(guān)鍵點數(shù)據(jù)集

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現(xiàn)有的人體姿勢數(shù)據(jù)集包含有限的身體部位類型。MPII 數(shù)據(jù)集標(biāo)注了腳踝、膝蓋、臀部、肩膀、肘部、手腕、頸部、軀干和頭頂，而 COCO 還包括一些面部關(guān)鍵點。對于這兩個數(shù)據(jù)集，足部注釋僅限于腳踝位置。然而，圖形應(yīng)用程序（例如頭像重定向或 3D 人體形狀重建）需要足部關(guān)鍵點，例如大腳趾和腳跟。在沒有足部信息的情況下，這些方法會遇到諸如糖果包裝效果、地板穿透和足部滑冰等問題。為了解決這些問題，COCO 數(shù)據(jù)集中的一小部分腳實例使用 Clickworker 平臺進(jìn)行標(biāo)記。它分為來自 COCO 訓(xùn)練集的 14K 注釋和來自驗證集的 545 個注釋?？偣矘?biāo)記了 6 個英尺關(guān)鍵點。考慮足部關(guān)鍵點的 3D 坐標(biāo)而不是表面位置。例如，對于確切的腳趾位置，數(shù)據(jù)集標(biāo)記了指甲和皮膚連接之間的區(qū)域，并且還通過標(biāo)記腳趾的中心而不是表面來考慮深度。

人群姿態(tài)數(shù)據(jù)集

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多人姿態(tài)估計是許多計算機(jī)視覺任務(wù)的基礎(chǔ)，近年來取得了重大進(jìn)展。然而，以前很少有方法研究擁擠場景中的姿態(tài)估計問題，而在許多場景中，這仍然是一個具有挑戰(zhàn)性和不可避免的問題。此外，目前的基準(zhǔn)無法對此類案件進(jìn)行適當(dāng)評估。在本文中，我們提出了一種新的有效方法來解決人群中的姿勢估計問題，并提出了一個新的數(shù)據(jù)集來更好地評估算法。