Apr, 2024

LWIRPOSE：一种新型 LWIR 热图像数据集和基准

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TL;DR通过建立一个拥有 2,400 张高质量 LWIR（热力红外）图像的独特 RGB - 热力几乎配对和注释的 2D 动作数据集，该研究论文介绍了一个有助于遮挡和其他挑战情景中动作估计的数据集，并对数据集上的先进动作估计方法进行了基准测试，展示了该数据集在促进动作估计方法发展中的潜力。
发现论文，激发创造
  • PST900: RGB-Thermal 校准、数据集和分割网络

    本文提出在语义分割中使用基于学习的技术并支持长波红外成像 (LWIR) 技术，解决了 RGB - 热成像相机校准和数据集问题并比较表明使用我们的方法可以获得最佳的结果。

    Sep, 2019

  • TransPose：用于透明物体的大规模多光谱数据集

    本文介绍了 TRansPose 多光谱数据集，该数据集包括 99 种透明物体，其中 43 种家用物品、27 种可回收垃圾、29 种化学实验室用品和 12 种非透明物体，可以提供更好的透明物体视觉识别和形状信息。

    Jul, 2023

  • 3 秒钟前发生了什么？热成像推断过去

    该研究开发了一个三阶段的神经网络模型，利用 RGB - 热成像数据集进行过去的人体姿势估计，并表明热信号可显著降低该任务的不确定性。

    Apr, 2023

  • CART: Caltech 野外空中 RGB - 热成像数据集

    本研究提供了首个在自然环境中进行航空机器人操作的公开 RGB - 热数据集。该数据集捕捉了美国大陆各种地形，包括河流、湖泊、海岸线、沙漠和森林，并包含了同步的 RGB、长波热、全球定位和惯性数据。此外，我们为自然环境常见的 10 个类别提供语义分割注释，以促进对逆境天气和夜间条件下鲁棒的感知算法的开发。利用该数据集，我们提出了热和 RGB - 热语义分割、RGB 到热图像转换和视觉惯性测程的新的具有挑战性的基准测试。通过使用最先进的方法进行广泛的实验并强调了我们的数据中面临的时间和地理领域变化所带来的挑战。数据集和附带的代码将在此 https 网址上提供。

    Mar, 2024

  • 通过联合身体分析和姿态估计网络探寻人物：一个新的基准测试

    本文提出了一个名为 “Look into Person (LIP)” 的新数据集，其包含超过 50,000 张精细注释的图像，利用这些注释，作者进行了人体解析、姿势估计方法的详细分析，并提出了一种新的联合人体解析和姿势估计网络以及简化网络以解决人体解析的方法。

    Apr, 2018

  • JRDB-Pose: 一个用于多人姿态估计与跟踪的大规模数据集

    介绍了 JRDB-Pose 数据集，该数据集是一个使用社交导航机器人拍摄的大规模数据集，并包括拥挤室内外位置和各种尺度和遮挡类型的挑战场景，可用于多人姿态估计和跟踪的基准测试，为自主机器人系统在人类环境中的操作和决策提供深入理解的支持。

    Oct, 2022

  • 野外单目三维人体姿态估计的普适性推广

    研究人员提出了一种基于立体视觉启发的神经网络技术和几何搜索方案来生成高质量的 3D 姿势地面真实数据，使不需要专业训练模式和辅助损失函数的神经网络模型在野外图像数据中实现良好的 3D 姿态估计结果。

    Apr, 2019

  • 用于多视角三维重建的现实数据集

    本文介绍了一种包含近千个三维对象模型及超过 84 万个现实世界的 RGB 和深度图像数据集，旨在填补现有研究中缺乏的三维多视图重建的真实数据基准。该数据集通过半自动方式实现相机位置与物体姿态的精准标注，为形状重建、物体姿态估计、形状检索等 3D 应用提供了可能。数据集已开放，包含注释工具和评估基准源代码。

    Mar, 2022

  • 大规模、时间同步的可见光和红外人脸数据集

    通过使用 3 个可见光谱相机的立体设置，联合一个现代的长波红外热成像相机技术，本研究构建了包含 50 万张视觉和热成像图片的数据集 ARL-VTF，用于人脸识别算法的研究和开发，并对这个大数据集的热成像特征进行了分析和评估。

    Jan, 2021

  • 极低光照条件下的人体姿态估计

    本文研究了极低光照下的人体姿态估计，通过自主构建专用相机系统并建立包含准确姿态数据的新数据集，并使用新模型和新训练策略，该系统在真实极低光照环境下成功实现了姿态估计。

    Mar, 2023