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Drive&Act

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OpenDataLab2026-05-17 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Drive_and_Act
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资源简介:
Drive & Act dataset是最先进的多模式基准,用于在车辆行驶时识别驾驶员的动作。数据集包括3D骨架,以及由帧的6个不同视点和3个模态 (RGB) 帧级分层标记捕获的960万图像。 该数据集具有以下特征 包括12小时的视频数据,共29个长序列; 校准的5个视图的多视图摄像机系统; 多模态视频: RGB、IR和深度; 无标记动作捕捉: 3D身体姿势和头部姿势 83人类注释的分层活动注释。-第1级: 长时间运行的任务 (12)。-第2级: 语义行为 (34) -第3级: 对象交互三合会 (动作,对象,地点) (6 | 17 | 14)。"

The Drive & Act dataset is a state-of-the-art multimodal benchmark for driver action recognition during vehicle travel. It includes 3D skeletons and 9.6 million images captured from 6 distinct viewpoints per frame across three modalities, with frame-level hierarchical annotations. This dataset features the following characteristics: - 12 hours of video data, totaling 29 long sequences; - A calibrated multi-view camera system with 5 viewpoints; - Multimodal videos: RGB, IR, and depth; - Markerless motion capture for 3D body poses and head poses; - 83 human-annotated hierarchical activity annotations, divided into three levels: - Level 1: Long-running tasks (12 categories); - Level 2: Semantic behaviors (34 categories); - Level 3: Object interaction triads (action, object, location) (6 | 17 | 14).
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2023-04-20
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
Drive&Act是一个多模态驾驶员动作识别数据集,包含12小时视频、29个序列,通过5个校准视图采集RGB、IR和深度数据,并提供3D骨架和分层活动注释,适用于细粒度行为分析。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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