OpenEDS2020：开放眼睛数据集
计算机视觉与模式识别
2020-05-11 v1 机器学习
摘要
我们呈现 OpenEDS 数据集的第二版 OpenEDS2020，这是一个在受控光照下以 100 Hz 帧率捕获的眼图序列新型数据集，使用搭载两个同步朝眼摄像头的虚拟现实头戴式显示器采集。该数据集已匿名化以移除参与者的任何个人身份信息，包含 80 名外貌各异的参与者执行若干注视诱发任务，并分为两个子集：1) 注视预测数据集，含多达 66,560 个序列、550,400 张眼图及相应注视向量，旨在促进时空注视估计与预测方法的研究；2) 眼部分割数据集，由以 5 Hz 采样的 200 个序列组成，多达 29,500 张图像，其中 5% 含语义分割标签，用于鼓励利用时间信息将标签传播至相邻帧。已在 OpenEDS2020 上针对每项任务评估了基线实验：对未来 1 至 5 帧进行注视预测的平均角度误差为 5.37 度，语义分割的平均交并比得分为 84.1%。如同其前身 OpenEDS 数据集，我们预期这一新数据集将继续为眼动追踪、机器学习和计算机视觉领域的研究者创造机会，推动虚拟现实应用的技术前沿。数据集可经申请于 http://research.fb.com/programs/openeds-2020-challenge/ 下载。
引用
@article{arxiv.2005.03876,
title = {OpenEDS2020: Open Eyes Dataset},
author = {Cristina Palmero and Abhishek Sharma and Karsten Behrendt and Kapil Krishnakumar and Oleg V. Komogortsev and Sachin S. Talathi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03876},
year = {2020}
}
备注
Description of dataset used in OpenEDS2020 challenge: https://research.fb.com/programs/openeds-2020-challenge/