Stärken Sie Ihre KI mit vielfältigen Gesten-, Posen- und Aktivitätsdatensätzen

Beschreibung: Persönliche Aktivitäten zu Hause: Aktivitäten drinnen/draußen (Essen, Lesen, Schlafen, Sport, Stürze usw.)

Beschreibung: Der „Asian Student Classroom Emotions Dataset“ wurde speziell für Bildungsanwendungen entwickelt und enthält im Internet gesammelte Bilder von asiatischen Schülern im Klassenzimmer, alle in einer einheitlichen Auflösung von 1280 x 720 Pixeln. Dieser Datensatz verwendet Bounding-Box-Annotationen und Klassifizierungstechniken, um die emotionalen und Leistungszustände der Schüler im Klassenzimmer zu identifizieren und zu kategorisieren, mit dem Ziel, Bildungsmethoden und Strategien zur Einbindung der Schüler zu verbessern.

Beschreibung: Der „Asian Style Gestures Dataset“ ist für die visuelle Unterhaltungsindustrie kuratiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 530 x 360 bis 2973 x 3968 Pixel. Dieser Datensatz ist spezialisiert auf Anmerkungen zu Händen, die asiatische Gesten zeigen, wie z. B. Nicken, Herzchen, Rock, OK, Hände zusammenlegen, Hände falten usw., wobei Begrenzungsrahmen und Tags zur genauen Identifizierung verwendet werden.

Beschreibung: Der „Hand Key Point Skeleton Dataset“ ist für Anwendungen in den Bereichen visuelle Unterhaltung und erweiterte/virtuelle Realität (AR/VR) konzipiert und enthält eine Sammlung von in Innenräumen aufgenommenen Bildern mit einer hohen Auflösung von 3024 x 4032 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die Kennzeichnung von 21 Schlüsselpunkten des Handskeletts und erfasst bestimmte einhändige oder zweihändige Posen, wie z. B. das Bilden einer Herzform, das Platzieren einer Hand auf der Wange, Strecken und mehr.

Beschreibung: Der „Human Posture Classification Dataset“ ist für Anwendungen in den Bereichen visuelle Unterhaltung und Robotik konzipiert und besteht aus einer Sammlung von in Innenräumen aufgenommenen Bildern mit hohen Auflösungen von über 3024 x 4032 Pixeln. Dieser Datensatz legt den Schwerpunkt auf Bounding-Box-Anmerkungen und Markierungen, um Halbkörperporträts zu identifizieren und sie in 14 verschiedene Posentypen zu klassifizieren, wie beispielsweise verschränkte Hände, Hände um den Kopf und eine Hand auf der Wange.

Beschreibung: Typ 1: Videos von Personen unmittelbar außerhalb von Häusern an Haustüren - Person geht auf die Haustür/das Haus zu/vorbei - Person geht von der Tür/dem Haus weg - Eine oder mehrere Personen bei einer längeren Aktivität (stehen, sich umsehen, sprechen) 6-20 Fuß von der Türklingel entfernt. Typ 2: Videos von Menschen im Haus, die bestimmte Handlungen ausführen – sitzen und essen, am Schreibtisch arbeiten, lesen, schlafen, aufwachen und aus dem Bett aufstehen, trainieren / tanzen, hinfallen, verletzt auf dem Boden liegen

Aufnahmebedingung: Geringes Licht: 20 % – Umgebungsbeleuchtung im Innen-/Außenbereich – Dämmerung/Goldene Stunde Normales Licht: 40 % – Normaler Innen-/Außenbereich – Gleichmäßige Beleuchtung – Nicht übermäßig gesättigt/Hartes helles Licht: 40 % – Außen, Nachmittag, klarer Himmel – Natürliches Licht in Innenräumen oder hell erleuchtet – vermeiden Sie Übersättigung oder ausgeblasene Szenen

Beschreibung: Im Internet gesammelte Videoclips mit einer durchschnittlichen Länge von etwa 10 Sekunden und einer Auflösung von über 720 x 1280.