Mar, 2020

ETRI-Activity3D：一個大型 RGB-D 數據集，供機器人識別老年人的日常活動使用

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TL;DR介绍了一个名为 ETRI-Activity3D 的新数据集，关注老年人在机器人监视下的日常活动，同时提出一种名为 FSA-CNN 的新型网络用于处理多模态数据，并在实验证明了其在 NTU RGB+D 和 ETRI-Activity3D 上的优越性。
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发现论文，激发创造
  • NTU RGB+D 120：一个用于 3D 人体活动理解的大规模基准测试数据集

    本论文介绍了一个大规模数据集，用于 RGB+D 人体动作识别。研究显示，应用深度学习技术的 3D 人体动作识别方法更加优越，并提出了新的 APSR 解决方案，可以有效地识别新的动作类型。

    May, 2019

  • NTU RGB+D：一个用于 3D 人类活动分析的大规模数据集

    本文介绍了一个包含超过 56,000 个视频样本和 4 百万帧的大规模 RGB + D 人体动作识别数据集，其中包括 60 种不同的行为类别，并提出了一种新的循环神经网络结构来更好地对每个身体部位的特征进行长期时间相关性建模。实验结果表明，在跨主体和跨视图评估标准上，应用深度学习方法比最先进的手工制作特征具有优势。

    Apr, 2016

  • 面向任意视角人体动作识别的大规模多视角 RGB-D 动作数据集

    本文介绍了一个新的大规模 RGB-D 数据集，其中包括固定视角和全方位视角下的 40 种行动，以及 VS-CNN 模型的提出和有效性验证，该模型可用于解决任意视角下行动识别的问题。

    Apr, 2019

  • Care3D：真实机器人护理环境下的主动三维物体检测数据集

    为了解决劳动力短缺对卫生部门的影响，本研究提供了一个真实环境的数据集，用于开发辅助机器人及进行 3D 物体检测，同时提供一个房间内的真实数据来评估直接在卫生机器人上运行的 SLAM 算法。

    Oct, 2023

  • 可重构卷积神经网络实现的三维人体活动识别

    本文提出了一种基于 RGB-D 视频的自动活动识别的深度模型，使用 3D 卷积和最大池化算子，结合激活函数以及学习出活动的时间结构，该模型可以直接作用在原始输入上进行活动分类，而且还允许动态调整模型结构以适应人类活动的时间变化，并在挑战性场景下验证了该方法的优越性，同时还给出了一个大型的 RGB-D 视频人类活动数据库。

    Jan, 2015

  • 用于开发和基准测试主动视觉的数据集

    该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器人视角对物体尺度，遮挡和方向的影响。

    Feb, 2017

  • 基于 RGB-D 的动作识别数据集：调查

    本文系统回顾了人类动作识别中使用的 RGB-D 数据集，包括单视图、多视图和多人数据集，并分析了这些数据集的详细信息。此外，还讨论了当前算法评估中存在的问题，提出了收集新数据集和使用评估协议的建议。

    Jan, 2016

  • ElderSim：面向老年护理应用的人体行为识别合成数据生成平台

    本文提出了 ElderSim 平台用于生成老年人日常活动的合成数据，并根据 ElderSim 生成了大规模的 KIST SynADL 合成数据集，通过该合成数据集及真实数据集训练深度学习模型，以提高老年人日常运动识别的性能。

    Oct, 2020

  • A*3D 数据集：面向复杂环境的自动驾驶

    本文介绍了一份新的挑战性 A*3D 数据集，以满足自动驾驶研究任务在高度多样化的环境中的需求，并采用基于 RGB 图像和 LiDAR 数据的丰富多样的场景、时间和天气情况，其中包括重度遮挡和大量的夜间框架，共包含 39K 帧、7 个类别和 230K 个 3D 对象注释。对 A*3D 数据集进行广泛的 3D 对象检测基准评估，对高密度、白天 / 黑夜等各种属性给出了有趣的见解。

    Sep, 2019

  • TS-RGBD 数据集：面向视觉障碍人士的剧场场景描述的新型数据集

    在这篇论文中，我们提出了一个包含具有人类动作的真实场景和密集标题注释的新型 RGB-D 数据集（TS-RGBD 数据集），以进行影像字幕和人类动作识别。我们测试了图像字幕模型和基于骨骼的人类动作识别模型，以通过检测人类动作并对剧场场景中感兴趣区域的外观进行文本描述，拓展了视障人士所在环境类型的范围。

    Aug, 2023