SportsPose——一个动态三维运动姿态数据集
计算机视觉与模式识别
2023-04-05 v1 人工智能
摘要
精确的三维人体姿态估计对于运动分析、教练指导和损伤预防至关重要。然而，现有的单目姿态估计数据集未能充分捕捉运动动作所具有的挑战性与动态特性。为此，我们推出了 SportsPose，一个由高度动态的运动动作组成的大规模三维人体姿态数据集。SportsPose 包含来自 24 名不同受试者进行 5 种不同体育活动的超过 176,000 个三维姿态，提供了一套多样且全面的三维姿态，反映了运动动作复杂而动态的本质。与其他无标记数据集不同，我们通过将我们的姿态与商业标记系统进行比较，定量评估了 SportsPose 的精度，并在所有评估序列中取得了 34.5 mm 的平均误差。这与常用 3DPW 数据集上报告的误差相当。我们进一步引入了一种新指标——局部运动（local movement），用于描述手腕和踝关节相对于身体的运动。由此我们表明，SportsPose 在这些末端关节中包含比 Human3.6M 和 3DPW 数据集更多的运动，说明我们的动作更具动态性。包含配套代码的数据集可从我们的网站下载。我们希望 SportsPose 能让研究人员和从业者开发并评估更有效的模型，用于运动表现分析和损伤预防。凭借其真实且多样的数据集，SportsPose 为推动运动姿态估计领域的 SOTA 提供了宝贵资源。
引用
@article{arxiv.2304.01865,
title = {SportsPose -- A Dynamic 3D sports pose dataset},
author = {Christian Keilstrup Ingwersen and Christian Mikkelstrup and Janus Nørtoft Jensen and Morten Rieger Hannemose and Anders Bjorholm Dahl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.01865},
year = {2023}
}