波恩活动图：数据集描述
计算机视觉与模式识别
2019-12-16 v1
摘要
获取当前机器学习技术巨大潜力的关键前提是具备能够捕捉感兴趣复杂关系的大型数据库。先前的数据集要么聚焦于带语义信息的3D场景表示、多人的跟踪及其动作识别，要么聚焦于捕获3D环境中单人的活动识别。我们提出波恩活动图（Bonn Activity Maps），一个用于多人跟踪、活动识别与预测的大规模数据集。我们的数据集包含四个不同场景，由时间同步的相机记录，每个相机仅部分捕获场景，还包括带语义标注的重建3D模型、个体人员的运动轨迹（含3D人体姿态）以及人体活动标注。我们利用标注在3D模型上生成称为活动图的活动似然。
引用
@article{arxiv.1912.06354,
title = {Bonn Activity Maps: Dataset Description},
author = {Julian Tanke and Oh-Hun Kwon and Patrick Stotko and Radu Alexandru Rosu and Michael Weinmann and Hassan Errami and Sven Behnke and Maren Bennewitz and Reinhard Klein and Andreas Weber and Angela Yao and Juergen Gall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.06354},
year = {2019}
}