FollowMeUp Sports：用于二维人体关键点识别的新基准
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v1
摘要
人体姿态估计近年来取得了显著进展。然而，现有数据集在姿态多样性覆盖上有限。本文中，我们引入了一个新的基准FollowMeUp Sports，其在特定姿势、自遮挡与类别平衡方面取得了重要进展，我们认为这一贡献对于人体身体模型的未来发展是必要的。该综合数据集使用一套涵盖超过200种标准锻炼动作的既定分类体系，以三种不同拍摄角度收集。所收集的视频涵盖了比以往数据集更广泛的特定锻炼动作，包括俯卧撑、深蹲以及靠近地面的身体移动，伴有严重自遮挡或被某些运动器材与服装遮挡。基于这些丰富图像，我们对领先的人体姿态估计方法进行了详细分析，从而获得这些方法成功与失败的洞见。
引用
@article{arxiv.1911.08344,
title = {FollowMeUp Sports: New Benchmark for 2D Human Keypoint Recognition},
author = {Ying Huang and Bin Sun and Haipeng Kan and Jiankai Zhuang and Zengchang Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.08344},
year = {2019}
}
备注
12 pages, accepted at PRCV 2019