SyRIP

该数据集名为SyRIP，包含700张真实婴儿图像和1000张合成婴儿图像，同时还通过将SMIL模型拟合到真实图像生成了额外的变体。在600个弱地面真实3D标签上进行训练，并在100张真实图像上进行测试。整个数据集规模为1700张图像（其中700张为真实图像，1000张为合成图像），其任务是进行3D姿态估计。This dataset, named SyRIP, contains 700 real infant images and 1000 synthetic infant images. Additionally, extra variants were generated by fitting the SMIL model to the real infant images. The dataset is trained on 600 weakly supervised 3D ground-truth labels and tested on 100 real infant images. In total, the dataset consists of 1700 images (700 real and 1000 synthetic), and its target task is 3D pose estimation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SyRIP数据集是一个包含合成和真实婴儿图像的姿态估计数据集，用于训练和验证FiDIP模型，以提升婴儿姿态估计的准确率。数据集包括训练集（含合成和真实图像）和验证集，支持小数据场景下的婴儿姿态估计研究。