ANTHROPOS-V：人群体积估计新任务的基准测试
计算机视觉与模式识别
2025-01-06 v1
摘要
我们引入了人群体积估计这一新颖任务，定义为仅使用 RGB 图像估计人群集体身体体积的过程。除了活动管理和公共安全外，CVE 还可用于近似估算体重，从而解锁对重量敏感的应用，如基础设施应力评估，并确保均匀的重量平衡。我们提出了首个 CVE 基准，包括 ANTHROPOS-V，这是一个包含多样城市环境中人群的合成逼真视频数据集。其标注包括每个人的体积、SMPL 形状参数和关键点。此外，我们探索了与 CVE 相关的指标，定义了改编自人体网格恢复和人群计数领域的基线模型，并提出了一种超越基线的 CVE 特定方法。尽管是合成的，个体的体重和身高与跨性别的真实世界人口分布相一致，并且它们能够迁移到来自真实图像的 CVE 下游任务。基准和代码可在 github.com/colloroneluca/Crowd-Volume-Estimation 获取。
引用
@article{arxiv.2501.01877,
title = {ANTHROPOS-V: benchmarking the novel task of Crowd Volume Estimation},
author = {Luca Collorone and Stefano D'Arrigo and Massimiliano Pappa and Guido Maria D'Amely di Melendugno and Giovanni Ficarra and Fabio Galasso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01877},
year = {2025}
}