EgoGesture 手势识别数据集

EgoGesture 是一个大规模识别手势的数据集。该数据集规模大、富于变化且具有极高真实性，能够训练深度神经网络。数据集用于以自我为中心的手势识别。该数据集不仅为分段数据中的手势分类提供测试台，还用于连续数据中的手势检测。

EgoGesture is a large-scale dataset for gesture recognition. It features large scale, rich variations and high realism, enabling the training of deep neural networks. It is designed for egocentric gesture recognition. The dataset not only provides a testbed for gesture classification in segmented data, but also supports gesture detection in continuous data.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

EgoGesture是一个大规模、富于变化且具有极高真实性的手势识别数据集，专门用于以自我为中心的手势识别。它包括2,081个RGB-D视频、24,161个手势样本和来自50个不同对象的2,953,224帧，可用于训练深度神经网络，并支持手势分类和检测任务。