Alimentez votre IA avec divers ensembles de données de gestes, de poses et d'activités

Description: Le « Ensemble de données sur les émotions des étudiants asiatiques en classe » est spécialement conçu pour les applications éducatives, présentant des images collectées sur Internet d'étudiants asiatiques dans des salles de classe, le tout à une résolution uniforme de 1280 720 x XNUMX pixels. Cet ensemble de données utilise des annotations de cadre de délimitation et des techniques de classification pour identifier et catégoriser les états émotionnels et de performance des élèves en classe, dans le but d'améliorer les méthodologies pédagogiques et les stratégies d'engagement des élèves.

Description: L'ensemble de données « Asian Style Gestures Dataset » est destiné à l'industrie du divertissement visuel et présente une collection d'images collectées sur Internet avec des résolutions allant de 530 x 360 à 2973 3968 x XNUMX XNUMX pixels. Cet ensemble de données est spécialisé dans les annotations de mains affichant des gestes de style asiatique, tels que des hochements de tête, des cœurs, des roches, OK, joindre les mains, serrer les mains, etc., en utilisant des cadres de délimitation et des balises pour une identification précise.

Description: Le « Hand Key Point Skeleton Dataset » est conçu pour les applications de divertissement visuel et de réalité augmentée/virtuelle (AR/VR), comprenant une collection d'images collectées en intérieur avec une haute résolution de 3024 4032 x 21 XNUMX pixels. Cet ensemble de données se concentre sur l'étiquetage de XNUMX points clés du squelette de la main, capturant des poses spécifiques à une ou deux mains, telles que former une forme de cœur, placer une main sur la joue, s'étirer, etc.

Description: Le « ensemble de données de classification de la posture humaine » est conçu pour les applications dans le domaine du divertissement visuel et de la robotique, et consiste en une collection d'images collectées en intérieur avec des résolutions élevées dépassant 3024 4032 x 14 XNUMX pixels. Cet ensemble de données met l'accent sur les annotations et le marquage du cadre de délimitation pour identifier les portraits à moitié du corps et les classer en XNUMX types de poses distincts, tels que les mains croisées, les mains autour de la tête et une main sur la joue, entre autres.

Description: Type 1 : vidéos de personnes se trouvant juste à l'extérieur des habitations aux portes d'entrée - La personne marche vers/passe devant la porte d'entrée/la maison - La personne s'éloigne de la porte/de la maison - Une ou plusieurs personnes faisant une activité prolongée (debout, regardant autour d'elle, parlant) 6-20 pieds de la sonnette. Type 2 : vidéos de personnes à l'intérieur de la maison se livrant à certaines actions - s'asseoir et manger, travailler au bureau, lire, dormir, se réveiller et sortir du lit, faire de l'exercice/danser, tomber, se blesser au sol

Condition d'enregistrement : Faible luminosité : 20 % - Éclairage ambiant intérieur/extérieur - Crépuscule/heure d'or Lumière régulière : 40 % - Intérieur/extérieur normal - Éclairage uniforme - Pas trop saturé/Lumière vive intense : 40 % - Extérieur, milieu d'après-midi, ciel clair - Lumière naturelle intérieure ou très éclairée - Évitez les scènes sursaturées ou soufflées

Description: Clips vidéo collectés sur Internet avec une durée moyenne d'environ 10 secondes et une résolution supérieure à 720 x 1280.