I detta dokument introducerar vi en storskalig hand pose dataset, som samlas in med hjälp av en ny fångstmetod. Befintliga datauppsättningar genereras antingen syntetiskt eller fångas med hjälp av djupsensorer: syntetiska datauppsättningar uppvisar en viss nivå av utseende skillnad från verkliga djupbilder, och verkliga datauppsättningar är begränsade i kvantitet och täckning, främst på grund av svårigheten att kommentera dem. Vi föreslår ett spårningssystem med sex 6D magnetiska sensorer och invers kinematics för att automatiskt få 21-leds hand utgör anteckningar av djupkartor fångas med minimal begränsning av rörelseomfånget. Fångstprotokollet syftar till att helt täcka den naturliga handen pose utrymme. Som framgår av inbäddade tomter uppvisar den nya datauppsättningen ett betydligt bredare och tätare handräcke jämfört med befintliga riktmärken. Aktuella state-of-the-art metoder utvärderas på datauppsättningen, och vi visar betydande förbättringar i kors-benchmark prestanda. Vi visar också betydande förbättringar i egocentrisk hand pose estimation med en CNN tränad på den nya datauppsättningen.
BigHand2.2M benchmark dataset REF är en stor dataset som använder 6D magnetiska sensorer och invers kinematics för att automatiskt få 21 leder hand utgör anteckningar på djupkartor.
BigHand2.2M Benchmark: Hand Pose Dataset and State of the Art Analysis
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}