Att uppskatta 3D hand pose från enstaka RGB bilder är ett mycket tvetydigt problem som bygger på en opartisk utbildning dataset. I denna uppsats analyserar vi korsdatauppsättningens generalisering när vi tränar på befintliga datauppsättningar. Vi finner att tillvägagångssätten fungerar bra på de datauppsättningar de utbildas på, men generaliserar inte till andra datauppsättningar eller in-the-wild scenarier. Som en följd av detta introducerar vi den första stora, multi-view handdatauppsättningen som åtföljs av både 3D hand pose och formanteckningar. För att notera denna verkliga datauppsättning föreslår vi en iterativ, halvautomatisk "human-in-the-loop" metod, som inkluderar handmontering optimering för att härleda både 3D pose och form för varje prov. Vi visar att metoder som är utbildade på vårt dataset konsekvent presterar bra när de testas på andra dataset. Dessutom gör datasetet att vi kan träna ett nätverk som förutspår den fulla artikulerade handformen från en enda RGB-bild. Utvärderingsuppsättningen kan fungera som ett riktmärke för artikulerad handformsuppskattning.
REF införde den första storskaliga, flersidiga handen som utgör dataset som utbildning för att förbättra prestandan vid testning på andra dataset.
FreiHAND: A Dataset for Markerless Capture of Hand Pose and Shape From Single RGB Images
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}