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MPII Human Pose|人体姿态估计数据集|计算机视觉数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/MPII_Human_Pose
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链接失效反馈资源简介：
MPII 人体姿势数据集是用于评估关节式人体姿势估计的最先进的基准。该数据集包括大约 25K 幅图像，其中包含超过 40K 人带有注释的身体关节。这些图像是使用已建立的日常人类活动分类法系统地收集的。总体而言，该数据集涵盖了 410 个人类活动，并且每个图像都带有一个活动标签。每个图像都是从 YouTube 视频中提取的，并提供了前后未注释的帧。此外，对于测试集，我们获得了更丰富的注释，包括身体部位遮挡和 3D 躯干和头部方向。遵循文献中性能评估基准的最佳实践，我们保留测试注释以防止过度拟合和调整测试集。我们正在开发基于丰富测试集注释的自动评估服务器和性能分析工具。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-03-17
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
MPII Human Pose数据集的构建基于广泛的人类活动视频，涵盖了日常生活中的多种场景。数据集通过手动标注的方式，精确地标记了人体的关键点，包括头部、肩部、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝等。这些标注数据经过多轮验证和校正，确保了高精度和可靠性。此外，数据集还包含了丰富的上下文信息，如场景背景和活动类型，以增强模型的泛化能力。
特点
MPII Human Pose数据集以其高质量的标注和多样化的场景著称。该数据集包含了超过25,000张图像，涵盖了410种不同的人类活动，如行走、跑步、跳跃等。每张图像中，人体的关键点被精确标注，且提供了多种视角和复杂背景，使得数据集在训练和测试人体姿态估计模型时具有极高的实用价值。此外，数据集的多样性和复杂性也使其成为评估模型鲁棒性的理想选择。
使用方法
MPII Human Pose数据集主要用于训练和评估人体姿态估计模型。研究人员可以通过加载数据集中的图像和标注信息，构建和优化自己的模型。数据集提供了详细的标注文件，便于用户提取和处理关键点信息。此外，数据集还支持多种数据增强技术，如旋转、缩放和裁剪，以提高模型的泛化能力。在实际应用中，该数据集可用于开发智能监控、运动分析和人机交互等领域的算法。
背景与挑战
背景概述
MPII Human Pose数据集，由Andreas Andriluka及其团队于2014年创建，是人体姿态估计领域的重要资源。该数据集包含了超过25,000张图像，涵盖了日常活动中的多种姿态，每张图像均标注了16个关键点。MPII Human Pose的发布极大地推动了人体姿态估计技术的发展，为研究人员提供了丰富的数据支持，促进了算法在复杂场景下的性能提升。其广泛应用于计算机视觉、机器学习和人工智能领域，成为评估和比较不同姿态估计方法的标准基准。
当前挑战
尽管MPII Human Pose数据集在人体姿态估计领域具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集中的图像来自真实世界的复杂场景，包含多种视角、遮挡和光照条件，这增加了姿态估计的难度。其次，精确标注16个关键点需要大量的人力和时间，且标注误差可能影响算法的训练效果。此外，随着深度学习技术的发展，如何有效利用该数据集进行模型训练，以应对日益复杂的实际应用场景，仍是研究人员需要解决的关键问题。
发展历史
创建时间与更新
MPII Human Pose数据集由德国马克斯·普朗克信息学研究所于2014年创建，旨在为人体姿态估计研究提供高质量的标注数据。该数据集在2015年进行了首次公开发布，并在此后未有官方更新记录。
重要里程碑
MPII Human Pose数据集的发布标志着人体姿态估计领域的一个重要里程碑。它包含了超过25,000张图像，涵盖了日常生活中的多种活动和场景，每张图像均标注了16个关键点。这一数据集的引入极大地推动了相关算法的发展，尤其是在多人体姿态估计和复杂背景下的姿态识别方面。此外，MPII Human Pose数据集还成为了多个国际计算机视觉竞赛的标准基准，进一步促进了该领域的技术进步和创新。
当前发展情况
当前，MPII Human Pose数据集仍然是人体姿态估计研究中的重要资源。尽管近年来出现了更多大规模和多样化的数据集，MPII Human Pose以其高质量的标注和广泛的适用性，继续为研究人员提供宝贵的数据支持。该数据集在深度学习模型的训练和评估中扮演着关键角色，特别是在需要高精度姿态估计的应用场景中，如运动分析、人机交互和虚拟现实。此外，MPII Human Pose的成功也激励了更多研究者投入到数据集的创建和优化中，推动了整个人体姿态估计领域的持续发展。
发展历程
- MPII Human Pose数据集首次发表，由Andreas Andriluka等人在德国马克斯·普朗克信息学研究所创建，旨在为人体姿态估计研究提供一个全面且高质量的数据集。
- MPII Human Pose数据集首次应用于学术研究，成为人体姿态估计领域的重要基准，推动了相关算法的发展和评估。
- 随着深度学习技术的进步，MPII Human Pose数据集被广泛用于训练和测试各种基于卷积神经网络的人体姿态估计模型，显著提升了模型的性能。
- MPII Human Pose数据集的扩展版本发布，增加了更多的标注数据和多样化的场景，进一步丰富了数据集的内容和应用范围。
- MPII Human Pose数据集在多个国际计算机视觉竞赛中被用作标准测试集，验证了其在人体姿态估计领域的持续影响力和重要性。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域，MPII Human Pose数据集以其丰富的多人体姿态标注而著称。该数据集广泛应用于人体姿态估计的研究中，为算法提供了多样化的训练样本。通过分析图像中人体关节点的位置，研究人员能够开发出更为精确的姿态识别模型，从而在复杂场景下实现高效的人体姿态检测。
实际应用
在实际应用中，MPII Human Pose数据集被广泛用于监控系统、人机交互和运动分析等领域。例如，在监控系统中，通过实时分析人体姿态，可以有效识别异常行为；在人机交互中，精确的姿态估计能够提升用户体验；在运动分析中，该数据集帮助研究人员开发出更为精准的运动捕捉和分析工具。
衍生相关工作
基于MPII Human Pose数据集，许多经典工作得以展开。例如，OpenPose算法利用该数据集进行训练，实现了实时多人姿态估计；DeepPose则通过深度学习方法，进一步提升了姿态估计的精度。此外，该数据集还激发了大量关于姿态估计的改进算法和模型的研究，推动了整个领域的发展。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
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