Mar, 2020

MoVi：一个大型通用运动与视频数据集

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TL;DR本文介绍了一组新的人体运动和视频数据集 MoVi，其中包括 60 名女性和 30 名男性表演 20 种预定义的日常动作和运动，以及一种自选运动。该数据集包含 9 小时的运动捕捉数据、17 小时的 4 个不同视角的视频数据和 6.6 小时的 IMU 数据，同时还描述了数据集的收集和后处理过程，并探讨了该数据集可促进的研究方向。
发现论文，激发创造
  • MI-Motion 数据集和多人 3D 动作预测基准

    本文介绍了一个新的数据集 MI-Motion，用来帮助研究多人运动预测，并提供基准测试来评估预测模型的性能，同时还介绍了一种新的基线方法 —— 图卷积神经网络和时间卷积神经网络。

    Jun, 2023

  • 使用经济实惠设备记录日常活动的多模态视频和 IMU 动力学数据集

    该研究致力于提供一种通过廉价视频和自定义传感器记录的数据集来实现人体姿态跟踪和运动重建的方法，以支持远程的日常生活活动识别和运动学分析等问题。通过对 54 名受试者进行研究，验证了该数据集具有良好的临床应用价值和相关的不扰动采集协议，并可以提供人体关节角度的全面图像。

    Mar, 2023

  • Motion-X：大规模三维表现全身人体运动数据集

    该研究介绍了 Motion-X 数据集及其构建方法，包含全身运动数据、姿态描述、语义标注等，采用高精度、低成本、可扩展的自动化流程进行数据标注，旨在提高生成自然、多样、表达丰富的运动以及进行 3D 人体网格恢复的能力。

    Jul, 2023

  • 运动动作视频动力学人类数据集

    介绍了 DeepMind Kinetics 人类动作视频数据集，包含 400 个动作类别的视频片段，视频时长为 10 秒，并描述该数据集的统计信息、收集方式，以及神经网络在分类和偏差分析方面的性能指标和结果。

    May, 2017

  • AI 运动编辑和风格化实际应用的动作捕捉数据集

    提出了一个新的风格多样的运动数据集，用于运动风格转移任务的有效性进行了综合研究，使用了工业标准的人类骨骼结构，释放该数据集以鼓励未来在此领域开展更多的研究。

    Jun, 2023

  • Kinetics-700-2020 人类动作数据集短注

    描述了 DeepMind Kinetics 人类动作数据集的 2020 版本，扩展并更新了 Kinetics-700 数据集，其中包含来自不同 YouTube 视频的至少 700 个视频剪辑，以及介绍了更新的数据集所做的变化和使用 I3D 网络的基线结果的详细统计。

    Oct, 2020

  • 从互联网视频中获取动作捕捉

    该研究提出了一种基于优化框架的方法，可以从互联网视频中共同分析人类动作，以替代传统单一视角的运动捕捉方法并提高精度。

    Aug, 2020

  • MVHumanNet: 一个大规模的多视图日常穿着人类捕捉数据集

    该研究论文介绍了一个名为 MVHumanNet 的大规模 3D 人体数据集，其中包含 4500 个人的多视角行动序列，以及 9000 个日常服装、60000 个运动序列和 6.45 亿帧的详细注释，通过该数据集的使用，进行了多个 2D 和 3D 视觉任务的实验，展示了性能的提升和有效应用的可能性。

    Dec, 2023

  • Kinetics-700 人类动作数据集简明注释

    本文介绍了 DeepMind Kinetics 人类行为数据集从 600 类扩展到 700 类的详细更改，并使用 I3D 神经网络架构提供了基线结果和全面的统计数据。

    Jul, 2019

  • 牛津多运动数据集：具有地面真值的多个 SE（3）运动

    本文描述了牛津多动态数据集，该数据集提供了许多复杂的多动态估计问题，包括挑战现有算法的复杂问题以及支持算法开发的简化问题。数据集包含来自静态和动态传感器的观测、多个移动体的不同 3D 运动的数据以及旋转和遮挡等多个问题的实验。它还提供了 110 分钟的数据包括立体和 RGB-D 摄像头图像、IMU 数据和 Vicon 地面真值轨迹，是多动态估计研究的一个有价值的资源。

    Jan, 2019