MVOR：用于2D与3D人体姿态估计的多视角RGB-D手术室数据集
计算机视觉与模式识别
2021-08-23 v3
摘要
人体检测与姿态估计是开发智能情境感知辅助系统的关键需求。为促进人体姿态估计方法及其在手术室（OR）中应用的发展，我们发布了多视角手术室（MVOR）数据集，这是首个在真实临床干预期间记录的公开数据集。该数据集由混合手术室中三台RGB-D相机记录的732个同步多视角帧组成，并包含了此类环境中存在的视觉挑战，如遮挡与杂乱背景。我们提供了相机标定参数、彩色与深度帧、人体边界框以及2D/3D姿态标注。本文介绍了该数据集、其标注，以及若干近期人体检测与2D/3D姿态估计方法的基线结果。由于我们需要在发布的数据集中对部分图像进行模糊处理以隐藏身份与裸露，我们还给出了一项关于基线方法受模糊处理影响的对比研究。结果表明存在很大的改进空间，并表明MVOR数据集可用于比较不同方法的性能。
引用
@article{arxiv.1808.08180,
title = {MVOR: A Multi-view RGB-D Operating Room Dataset for 2D and 3D Human Pose Estimation},
author = {Vinkle Srivastav and Thibaut Issenhuth and Abdolrahim Kadkhodamohammadi and Michel de Mathelin and Afshin Gangi and Nicolas Padoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08180},
year = {2021}
}
备注
Dataset and code is available at https://github.com/camma-public/mvor. The paper was presented in the MICCAI-LABELS 2018 (https://labels.tue-image.nl/previous-editions/labels-2018/)