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PASCAL3D+ 3D 物体检测与姿态识别数据集.torrent

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简介:
PASCAL3D+ 是一个扩展版的数据集,用于增强三维物体检测和姿态估计的研究。它结合了二维图像信息及对应物体的三维模型和姿态标注,是开发和评估相关算法的重要资源。 注意:您提供的标题看起来像是一个文件名(.torrent 文件通常用于下载),因此上面的简介并未涉及任何具体的文件内容或来源,而是对 PASCAL3D+ 数据集的一般性介绍。 请注意,这只是一个种子地址,需要自行下载。PASCAL 3D+ 是一个用于三维物体检测和姿态识别的数据集,包含了 PASCAL VOC 2012 中的12个类别物体的三维标注信息,平均每个类别包含约3000个实例。该数据集由斯坦福大学于2014年发布,并且相关的研究论文为《Beyond PASCAL: A Benchmark for 3D Object Detection in the Wild》。

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客服
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  • PASCAL3D+ 3D 姿.torrent
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    PASCAL3D+ 是一个扩展版的数据集,用于增强三维物体检测和姿态估计的研究。它结合了二维图像信息及对应物体的三维模型和姿态标注,是开发和评估相关算法的重要资源。 注意:您提供的标题看起来像是一个文件名(.torrent 文件通常用于下载),因此上面的简介并未涉及任何具体的文件内容或来源,而是对 PASCAL3D+ 数据集的一般性介绍。 请注意,这只是一个种子地址,需要自行下载。PASCAL 3D+ 是一个用于三维物体检测和姿态识别的数据集,包含了 PASCAL VOC 2012 中的12个类别物体的三维标注信息,平均每个类别包含约3000个实例。该数据集由斯坦福大学于2014年发布,并且相关的研究论文为《Beyond PASCAL: A Benchmark for 3D Object Detection in the Wild》。
  • Human36M的3D姿
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    Human3.6M 是一个大规模的三维人体姿态数据集,包含了多种日常活动中的人体动作和姿势,为研究者提供了丰富的资源以开发先进的姿态估计算法。 进行与3D人体姿态骨骼相关的实验时,建议使用Human3.6M数据集。
  • 姿(基于OpenCV).zip
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    本资源为《人体姿态检测识别》项目压缩包,内含基于OpenCV的人体关键点检测代码与示例图片。适用于计算机视觉及人工智能学习者进行实践操作和研究开发。 人体姿态检测可以通过摄像头结合OpenCV与Python实现,并利用OpenPose进行人体关键点的检测。有关代码的具体说明可以参考相关文献或文档。原文链接提供了一个详细的教程:https://blog..net/m0_38106923/article/details/89416514,但此处不再包含该链接和其他联系方式信息。
  • Python-获取Human3.6M 3D姿
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    本简介介绍如何使用Python编程语言从Human3.6M数据库中提取和处理高质量的三维人体姿态数据,为动作识别与分析研究提供支持。 Human 3.6M 3D human pose dataset fetcher是一款用于获取包含人体姿态数据的工具或脚本。该数据集包含了大量关于人类在不同情境下的三维姿势信息,对于研究和开发相关应用具有重要价值。
  • 姿行为的MATLAB源码.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的人体姿态行为检测与识别代码,包括数据预处理、特征提取及分类器训练等模块。适合科研学习使用。 该MATLAB代码用于人体姿态行为检测识别,采用差影法进行人体姿态识别,并带有GUI可视化界面。使用此方法需要准备一张模板图片作为背景图,然后将测试图像与背景图作差处理,结合形态学知识提取出人体轮廓并计算最外接矩形的长宽比例来判断人体的姿态。这种方法易于理解。 此外,该代码可以进一步改进为不需要模板图片的纯形态学方法或基于视频帧差法的人体行为检测技术。
  • 基于Yolov5OpenPose的人姿摔倒源码及(毕业设计).zip
    优质
    本资源包含基于YOLOv5和OpenPose的人体姿态检测算法实现,用于自动识别人体摔倒事件。适用于计算机视觉领域的研究和毕业设计项目,提供完整源代码与相关数据集。 该项目是基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测系统实现摔倒检测的个人高分毕业设计项目源码,并已通过导师指导认可并严格调试确保可以运行。如果需要进行其他姿势的检测,可按照以下步骤操作: 1. 收集相关图片数据。 2. 运行runOpenpose.py文件以获取人体关键点图。 3. 将这些关键点图像根据需求分类放置在data/train和 data/test目录下。 4. 最后运行action_detect/train.py进行训练。 下载并使用时请放心,源码与全部所需数据均已包含。
  • 》路面杂《目标
    优质
    该数据集专注于路面杂物识别的目标检测任务,包含大量标注图像和注释信息,旨在提升自动驾驶系统对路面障碍物的感知能力。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。该数据集中包含17个类别:塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯、硬纸板、果皮、罐子(金属或玻璃)、塑料包装膜、硬纸板容器、泡沫聚苯乙烯盒(Styrofoam)、四面体牛奶盒(Tetra Pack)、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布和落叶堆。数据集包含7537张图片,并且已经将这些图片及其对应的txt标签划分为训练集、验证集和测试集,可以直接用于YOLO算法的训练。
  • 》快递目标
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    本数据集专为快递物品识别设计,包含大量标注图像,涵盖多种常见快递商品类型,适用于训练和评估物体检测模型。 YOLO与VOC格式的快递识别数据集适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练,包含5382张图片。文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签,并已将数据划分为训练集、验证集和测试集,可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及后续版本等系列算法的训练。