人體關鍵點檢測1:人體姿勢估計數據集

人體關鍵點檢測1:人體姿勢估計數據集

目錄

人體關鍵點檢測1:人體姿勢估計數據集

1.人體姿態估計

2.人體姿勢估計數據集

(1)COCO數據集

(2)MPII數據集

(3)Human3.6M

(4)關鍵點示意圖


1.人體姿態估計

人體關鍵點檢測(Human Keypoints Detection)又稱為人體姿態估計2D Pose,是計算機視覺中一個相對基礎的任務,是人體動作識別、行為分析、人機交互等的前置任務。一般情況下可以將人體關鍵點檢測細分為單人/多人關鍵點檢測、2D/3D關鍵點檢測,同時有算法在完成關鍵點檢測之后還會進行關鍵點的跟蹤,也被稱為人體姿態跟蹤。

本篇是人體關鍵點檢測(人體姿勢估計)項目系列文章之人體姿勢估計數據集;主要介紹了COCO數據集MPII數據集

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  • 人體關鍵點檢測2:Pytorch實現人體關鍵點檢測(人體姿勢估計)含訓練代碼和數據集?https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816
  • 人體關鍵點檢測3:Android實現人體關鍵點檢測(人體姿勢估計)含源碼 可實時檢測?https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797
  • 人體關鍵點檢測4:C/C++實現人體關鍵點檢測(人體姿勢估計)含源碼 可實時檢測?https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797


2.人體姿勢估計數據集

(1)COCO數據集

下載地址:https://cocodataset.org/#download

COCO人體關鍵點標注,最多標注全身的17個關鍵點,平均一幅圖像2個人,最多有13個人;人體關鍵點標注,每個人體關鍵點個數的分布情況,其中11-15這個范圍的人體是最多的,有接近70000人,6-10其次,超過40000人,后面依次為16-17,2-5,1.

COCO數據集比較大,還請耐心下載?

數據集下載鏈接
2017 Train images?http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
2017 Val imageshttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
2017 Test imageshttp://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
2017 Train/Val annotations?http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

(2)MPII數據集

下載地址:http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download

MPII人體關鍵點標注了全身16個關鍵點及其是否可見的信息,人數:train有28821,test有11701,有409種人類活動;使用mat的struct格式;行人框使用center和scale標注,人體尺度關于200像素高度,也就是除過了200。

Images (12.9 GB)

Annotations (12.5 MB)

(3)Human3.6M

下載地址:Human3.6M Dataset

Human3.6M?是一個用于 3D 人體位姿估計研究的大型公開數據集,在?paperswithcode?中可以看到在此數據集上提出的各種?SOTA?算法及模型,是目前基于多視圖的 3D 人體位姿研究最為重要的一個數據集。

(4)關鍵點示意圖

數據集關鍵點示意圖關鍵點說明
COCO

# 圖像左右翻轉時,成對的關鍵點(訓練時用于數據增強)

flip_pairs=[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8],[9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16]]

# 關鍵點連接線序號(用于繪制圖像)

skeleton =[[15, 13], [13, 11], [16, 14], [14, 12], [11, 12], [5, 11], [6, 12], [5, 6], [5, 7], [6, 8], [7, 9], [8, 10], [0, 1], [0, 2], [1, 3], [2, 4]]

# 每個關鍵點序號對應人體關鍵點的意義

"keypoints": { 0: "nose", 1: "left_eye", 2: "right_eye", 3: "left_ear", 4: "right_ear", 5: "left_shoulder", 6: "right_shoulder", 7: "left_elbow", 8: "right_elbow", 9: "left_wrist", 10: "right_wrist", 11: "left_hip", 12: "right_hip", 13: "left_knee", 14: "right_knee", 15: "left_ankle", 16: "right_ankle" }

MPII

# 圖像左右翻轉時,成對的關鍵點(訓練時用于數據增強)
flip_pairs = [[0, 5], [1, 4], [2, 3], [10, 15], [11, 14], [12, 13]]

# 關鍵點連接線序號(用于繪制圖像)

skeleton=[[0, 1], [1, 2], [3, 4], [4, 5], [2, 6], [6, 3], [12, 11], [7, 12], [11, 10], [13, 14], [14, 15], [8, 9], [8, 7], [6, 7], [7, 13]]

# 每個關鍵點序號對應人體關鍵點的意義
"keypoints": {0: "r_ankle", 1: "r_knee", 2: "r_hip", 3: "l_hip", 4: "l_knee", 5: "l_ankle", 6: "pelvis", 7: "thorax", 8: "upper_neck", 9: "head_top", 10: " r_wrist", 11: "r_elbow", 12: "r_shoulder", 13: "l_shoulder", 14: "l_elbow", 15: "l_wrist" }

human3.6M
kinect
JointType_SpineBase = 0 # 脊柱底
JointType_SpineMid = 1 # 脊柱中間
JointType_Neck = 2 # 脖子
JointType_Head = 3 # 額頭
JointType_ShoulderLeft = 4
JointType_ElbowLeft = 5
JointType_WristLeft = 6
JointType_HandLeft = 7
JointType_ShoulderRight = 8
JointType_ElbowRight = 9
JointType_WristRight = 10
JointType_HandRight = 11
JointType_HipLeft = 12
JointType_KneeLeft = 13
JointType_AnkleLeft = 14
JointType_FootLeft = 15
JointType_HipRight = 16
JointType_KneeRight = 17
JointType_AnkleRight = 18
JointType_FootRight = 19
JointType_SpineShoulder = 20
JointType_HandTipLeft = 21
JointType_ThumbLeft = 22
JointType_HandTipRight = 23
JointType_ThumbRight = 24
JointType_Count = 25

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