MPII数据集标注格式详解---- object keypoints

文章目录[隐藏]

MPII数据集标注格式详解---- object keypoints
之前详细介绍了COCO数据集标注格式,github,现在整理下MPII数据集的标注格式

1. 概述:

MPII人体姿势数据集是人体姿势估计的一个 benchmark,数据集包括了超过 40k 人的 25000 张带标注图片,这些图片是从 YouTube video 中抽取出来的,并提供了前后未加注释的帧。在测试集中还收录了身体部位遮挡、3D 躯干、头部方向的标注。
MPII数据集官网链接:MPII
在这里插入图片描述
人体关键点标注,全身16个关键点,人数:train有28821,test有11701,有409种人类活动
人体关键点标注,标注数据的格式:使用mat的struct格式,对于人体关键点检测有用的数据如下:

行人框:使用center和scale标注,人体尺度关于200像素高度。也就是除过了200
16个关键点坐标及其是否可见的信息
不相关的有:

 头部包围框

 图像活动分类

 视频索引和帧信息

16个关键点坐标及其是否可见的信息
MPII 地址: http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#overview
MPII 样本数: 25000 个(单人、多人)
16类标注: (0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip, 3 - l hip, 4 - l knee, 5 - l ankle, 6 - pelvis, 7 - thorax, 8 - upper neck, 9 - head top, 10 - r wrist, 11 - r elbow, 12 - r shoulder, 13 - l shoulder, 14 - l elbow, 15 - l wrist)

版权声明:本文为CSDN博主「幼稚园的扛把子~」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38765642/article/details/110745591

我还没有学会写个人说明!

暂无评论

发表评论

相关推荐

object detection with faster rCNN

Proposal and CropAndResize
1 custom plugin
config.py 是为convert_to_uff 命令定义的。config.py文件中应该通过修改op字段将自定义层映射到TensorRT中的插件名称

anaconda安装cuda的一些坑

首先不要安装特别新的cuda,tensorflow版本,容易出现版本不匹配问题。 1.一定要确认有n卡且打开独显,并检查显卡驱动支持的最大cuda版本(网上有步骤) 2.切记用pip in

目标检测、目标识别、目标分类的区别

1.目标检测: 对于一幅图像,确定图像中目标的位置、大小以及类别(是哪一类:比如人,猫等) 2.目标识别:对于一幅图像中的物体,在确定其类别的基础上,进一步确定这个目标是谁(比如:小明&#