my prox
收藏kaggle2021-11-27 更新2024-03-08 收录
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2021-11-27
相关数据集
PROX
该数据集名为PROX，收集了20位受试者与12个不同室内场景互动时的单目RGB-D序列，使用的是Kinect One传感器。这些序列以每秒30帧的速度捕捉，同时提供了静态场景的三维重建数据。该数据集的规模属于中等（包含20位受试者和12个场景），其任务是对模型和优化算法进行评估。
arXiv320
PROX Dataset
PROX数据集是一个用于解决3D人体姿态模糊性问题的计算机视觉数据集，由马克斯·普朗克智能系统研究所的研究团队开发。该数据集包含12个不同3D场景中20名受试者的RGB-D序列数据，通过结合3D场景约束来提升单目图像中人体姿态估计的准确性。数据集提供静态和动态两种类型的数据，为研究3D人体姿态估计与场景交互提供了重要资源。
知名数据集00
PROX
为了理解和分析人类行为，我们需要捕捉人类进入世界并与之互动。大多数现有方法在不明确考虑场景的情况下执行3D人体姿势估计。然而，我们观察到，世界限制了身体，反之亦然。为了激发这一点，我们表明当前的3D人体姿势估计方法产生的结果与3D场景不一致。我们的主要贡献是利用静态3D场景结构来更好地从单眼图像中估计人类姿势。该方法通过对象排除来强制执行近端关系，称为PROX。为了对此进行测试，我们收集了一个新的
OpenXLab00
PROX
为了理解和分析人类行为，我们需要捕捉人类进入世界并与之互动。大多数现有方法在不明确考虑场景的情况下执行3D人体姿势估计。然而，我们观察到，世界限制了身体，反之亦然。为了激发这一点，我们表明当前的3D人体姿势估计方法产生的结果与3D场景不一致。我们的主要贡献是利用静态3D场景结构来更好地从单眼图像中估计人类姿势。该方法通过对象排除来强制执行近端关系，称为PROX。为了对此进行测试，我们收集了一个新的
OpenDataLab2026-07-05 更新990
