基于外观的视线估计数据集有哪些

1. KITTI Vision Benchmark Suite: 包括视线估计、立体视觉、物体检测、语义分割等多个任务的数据集。

2. Cityscapes: 一个城市场景的数据集，包括视线估计、语义分割、实例分割等任务。

3. NuScenes: 一个自动驾驶场景的数据集，包括视线估计、物体检测、语义分割等任务。

4. ApolloScape: 一个自动驾驶场景的数据集，包括视线估计、物体检测、语义分割等任务。

5. Waymo Open Dataset: 谷歌旗下的自动驾驶公司 Waymo 开放的数据集，包括视线估计、物体检测、语义分割等任务。

6. BDD100K: 一个城市场景的数据集，包括视线估计、物体检测、语义分割等任务。

7. Mapillary Vistas: 一个城市场景的数据集，包括视线估计、语义分割等任务。

8. Virtual KITTI: 一个基于虚拟场景的数据集，包括视线估计、立体视觉、物体检测等任务。

相关问题

eyepaces数据集

Eyepaces数据集是一个用于视觉注意力研究的数据集。它包含了一系列被试者在观看图像时的注视点坐标。这些数据被广泛应用于眼动追踪研究领域，以了解人类视觉系统的注意力分配机制。

Eyepaces数据集的收集方法通常涉及使用眼动仪，如眼动追踪仪或移动眼动追踪仪，来记录被试者在观看图像时的眼动信息。被试者被要求在特定任务或情境下观看一系列图像，并将他们的视线集中在感兴趣的区域上。眼动仪会记录下被试者的视线坐标，并将其存储为一系列的注视点。

Eyepaces数据集的应用非常广泛。在计算机视觉领域，研究人员利用这些数据来开发和验证模型，以模拟和预测人类的视觉注意力。例如，使用Eyepaces数据集，研究人员可以训练机器学习模型来预测人们在观看图像时的注视点，从而帮助设计更好的视觉检测和识别系统。在人机交互领域，Eyepaces数据集也可以被应用于改进界面设计和用户体验。通过了解人们在不同任务和情境下的注意力分配，设计师可以更好地优化用户界面和交互设计。

总而言之，Eyepaces数据集为研究人员提供了一个有价值的资源，用于研究人类视觉系统的注意力分配机制，并在计算机视觉和人机交互领域推动了许多创新和进展。

h36m数据集3d数据格式

### 回答1：
H36M数据集是一个常用的三维人体姿态识别数据集，包含一个标准化的测试和训练集。H36M数据集提供了69个运动捕捉标记，覆盖了17个人体部位，包括头、胸、脖子、肩膀、肘部、手腕、髋部、膝盖、脚踝、脚后跟、脚趾等等。该数据集采用了多个摄像头捕捉人体在不同角度下的运动场景，数据集包含了人体运动的3D坐标数据，以及单个摄像机视角下的2D坐标数据，还提供各种指标的标注信息，如影响人体姿态的因素之一：视线方向。

H36M数据集人体姿态的3D数据格式是通过运动捕捉技术获取的，每个人体关节的坐标值包含了3个维度，即x、y、z。3D坐标系的x、y、z坐标代表了人体关节在空间中的位置，其数值的大小与其在坐标轴上的位置有关。这些坐标值经过标准化处理后，可以用来训练或测试人体姿态识别等相关算法，有助于提高算法的准确性和稳定性。

总之，H36M数据集提供了多视角的3D坐标数据，这些数据具有良好的标注信息和丰富的姿态动作，可以用于人体姿态估计、动作识别等相关应用中，成为人体动作分析领域的重要参考数据集之一。

### 回答2：
h36m数据集3d数据格式是指该数据集中的动作捕捉数据以三维坐标点的形式表示，具体而言是每个关节的位置。每个样本都包含17个骨骼关节的坐标，包括根部的骨盆和16个关节，如双手、肘等。每个样本的时间长度为3.2秒，以每秒50帧的频率采样。

在数据采集过程中，参与者通过身体反光标记和多个相机的视角来捕捉他们的动作。这些相机记录捕获的视频，并将其转换为三维坐标。由于这些相机的安排和捕捉数据过程都非常严格，在恰当的情况下，h36m数据集的3d数据格式非常准确和一致。

该数据集中共计有3,600个序列，来自15个不同的参与者。这些序列涵盖了17个动作类别，包括步行、跑步、唱歌等等。这些序列的样本平均长度为100帧，约为2秒钟，数百个关键帧被标记，并在数据集中提供。每个序列都有相应的文件记录其3D关键点的信息。

总之，h36m数据集3d数据格式是一种用于表示参与者运动捕获数据的方法，它为研究人员提供了一个极其标准的数据分析平台，用来更好地研究人体运动、姿势和动作等。

### 回答3：
H36M数据集是一个广泛应用于人类姿态估计的数据集，其中包含来自11位受试者的360段动作序列和3D关节点坐标。这些数据被记录成四个不同的文件夹，包含了视频、2D姿势、3D姿势和子集。其中，3D姿势文件夹包含每个受试者的动作序列，每个序列由若干帧组成，对应不同的姿势。每一帧都有关键点的标签，表示身体各个部位在3D空间中的坐标。基于这些数据，在机器学习和计算机视觉领域中可以应用于很多任务，比如动作识别、姿势估计等。需要注意的是，由于数据集中的每个动作序列长度不同，所以在使用时需要对数据进行切割或填充操作以便于处理。同时，为了较好地利用数据，通常还需要进行数据增广等预处理来丰富数据和增加模型的泛化能力。