JRDB-Pose:用于多人姿态估计与跟踪的大规模数据集
计算机视觉与模式识别
2023-03-14 v2 机器人学
摘要
在有人环境中运行的自主机器人系统必须理解其周边以做出准确且安全的决策。在具有近距离人机交互与机器人导航的拥挤人群场景中,深入理解需要通过人体姿态估计与跟踪来随时间推理人体运动与身体动态。然而,现有数据集要么不提供姿态标注,要么包含与机器人应用无关的场类型。许多数据集也缺乏拥挤人群场景中存在的姿态与遮挡的多样性。为弥补此局限,我们推出 JRDB-Pose,一个基于社交导航机器人所采集视频的大规模多人姿态估计与跟踪数据集和基准。该数据集包含室内外拥挤地点的挑战性场景,以及多样的尺度与遮挡类型。JRDB-Pose 提供带逐关键点遮挡标签且与场景一致跟踪 ID 的人体姿态标注。我们提供了公开评估服务器以在留出测试集上公平评估。JRDB-Pose 可在 https://jrdb.erc.monash.edu/ 获取。
引用
@article{arxiv.2210.11940,
title = {JRDB-Pose: A Large-scale Dataset for Multi-Person Pose Estimation and Tracking},
author = {Edward Vendrow and Duy Tho Le and Jianfei Cai and Hamid Rezatofighi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11940},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 11 figures