H3D

该数据集包含了22,000帧真实世界的手势姿态数据，其中18,800帧用于训练，剩余的则用于测试。此外，该数据集还常被用作手部姿态领域适应任务的目标数据集。整个数据集的规模为22,000帧，主要任务为手部姿态估计。

This dataset contains 22,000 frames of real-world hand gesture pose data, with 18,800 frames allocated for training and the remaining frames for testing. Additionally, this dataset is frequently utilized as a target dataset for domain adaptation tasks in the field of hand pose estimation. The total scale of the dataset is 22,000 frames, and its primary task is hand pose estimation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

H3D是一个大规模全方位3D多目标检测和跟踪数据集，基于旧金山湾区的自然驾驶数据构建，包含160个拥挤交通场景和超过100万个3D边界框标签。其特点包括使用Velodyne-64 LiDAR提供360度密集点云、涵盖8类交通参与者，并已在先进算法上进行了基准测试，适用于自动驾驶研究。