HandNet

displayName: HandNet
license:
- HandNet Custom
taskTypes:
- Pose Estimation
- Hand Pose Estimation
- Hand Segmentation
mediaTypes:
- RGB-D
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tags:
- attrs: null
id: 8940
name:
en: Hand
zh: 手部
publisher:
- >-
Technion-Israel Institute of Technology GIP lab in the Technion Computer
Science facultyc
publishDate: '2015-01-01'
publishUrl: http://www.cs.technion.ac.il/~twerd/HandNet/
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1507.05726v1.pdf

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## 简介
HandNet 数据集包含 10 名参与者的手在 RealSense RGB-D 摄像头前非刚性变形的深度图像。注释由磁性注释技术生成。 6D 姿势可用于手的中心以及五个指尖（即每个指尖的位置和方向）。
## 引文
```
@article{wetzler2015rule,
title={Rule of thumb: Deep derotation for improved fingertip detection},
author={Wetzler, Aaron and Slossberg, Ron and Kimmel, Ron},
journal={arXiv preprint arXiv:1507.05726},
year={2015}
}
```

## Download dataset
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显示名称：HandNet
许可协议：HandNet 自定义许可
任务类型：姿态估计（Pose Estimation）、手部姿态估计（Hand Pose Estimation）、手部分割（Hand Segmentation）
媒体类型：RGB-D
标签类型：无
标签：[{"属性": null, "编号": 8940, "名称": "手部（Hand）"}]
发布方：以色列理工学院（Technion-Israel Institute of Technology）计算机科学学院GIP实验室
发布日期：2015年1月1日
发布网址：http://www.cs.technion.ac.il/~twerd/HandNet/
论文网址：https://arxiv.org/pdf/1507.05726v1.pdf

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## 简介
HandNet 数据集收录了10名受试者的手部在RealSense RGB-D摄像头前进行非刚性形变时的深度图像。该数据集的标注采用磁性标注技术生成，可获取手部中心及五个指尖的6D位姿（即每个指尖的位置与朝向）。
## 引文

@article{wetzler2015rule,
title={Rule of thumb: Deep derotation for improved fingertip detection},
author={Wetzler, Aaron and Slossberg, Ron and Kimmel, Ron},
journal={arXiv preprint arXiv:1507.05726},
year={2015}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}