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数据集介绍

该数据集包含在大学礼堂中从三个垂直安装的 kinect 传感器获取的 3000 多个 rgb-d 帧。数据主要包含从不同方向和不同遮挡程度看到的直立行走和站立的人。

annotation format:

each annotated track is defined in a file named as track000n.dat . the file describes the position of the target in each depth frame it appears. the target visibility status is also annotated. the track-id is encoded in the file name (track000n.dat -> track-id n). the content of a track file is as following:
imagenameid ts xtldpt ytldpt wdtdpt hgtdpt xtlrgb ytlrgb wdtrgb hgtrgb vsb
…
where:
imagenameid = image filename, seq000012.pgm [id: camera id, 0 = left, 1 = center, 2 = right]
ts = timestamp
xtldpt, ytldpt = topleft coord. bounding box in the depth image
wdtdpt, hgtdpt = size of the bounding box in the depth image
xtlrgb, ytlrgb = topleft coord. bounding box in the rgb image
wdtrgb, hgtrgb = size of the bounding box in the rgb image
vsb = visibility in the depth image [0 = hidden 1 = fully visible, 2 = partially visible ]
ts = timestamp

acknowledgements

if you are considering using this data, please reference the following:
[1] l. spinello, k. o. arras. people detection in rgb-d data. ieee int. conf. on intelligent robots and systems (iros), 2011.

[2] m. luber and l. spinello and k. o. arras people tracking in rgb-d data with on-line boosted target models. ieee int. conf. on intelligent robots and systems (iros), 2011.

原文链接： this is an incomplete list of datasets which were captured using a kinect or similar devices. i initially began it to keep track...

rgbd 数据集简介，2019.12.15nyu depth dataset v2（3d分割任务）(c:userslenovoappdataroamingtypora ypora-user-imageso6410939443.png)]

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深度学习开源数据集 images analysis 图像分析 数据集介绍备注网址 flickr30k 图片描述 31,783 images，每张图片5个语句标注 传送门 microsoft coco

数据集简介market-1501数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在2015年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的1501个行人、32668个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有751人，包含12,936张图像，平均每个人有17.2张训练数据；测试集有750人

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 scannet数据集

1513个采集场景数据，21个类别的对象，其中，1201个场景用于训练，312个场景用于测试。
该数据集有四个评测任务：3d语义分割、3d实例分割、2d语义分割和2d实例分割。

sun rgb-d 数据集
该数据集有四个评测任务：场景分类，语义分割，室内布局估计，3d目标检测。

包含10,335个 rgb-­d 图像，其规模与 pascal voc 相似；
是nyu depth v2 , berkeley b3do , and sun3d ，三个数据集的并集；
整个数据集都进行了密集注释，其中包括 146,617 个 2d 多边形（平面目标框）和64,595个具有精确物体方向的3d 边界框（三维目标框）；
具有较高的物体方向的准确性及 3d 空间布局和场景分类。