Trots att många riktmärken för mänsklig 3D-aktivitet föreslås, fokuserar de flesta befintliga åtgärdsdata på att identifiera åtgärder för de segmenterade videorna. Det finns en brist på standardiserade storskaliga riktmärken, särskilt för nuvarande populära data-hungriga djupt lärande baserade metoder. I detta dokument introducerar vi ett nytt storskaligt riktmärke (PKU-MMD) för kontinuerlig förståelse av 3D-mänskliga 3D-åtgärder och omfattar ett brett spektrum av komplexa mänskliga aktiviteter med väl annoterad information. PKU-MMD innehåller 1076 långa videosekvenser i 51 åtgärdskategorier, utförda av 66 försökspersoner i tre kameravyer. Den innehåller nästan 20.000 åtgärdsfall och totalt 5,4 miljoner ramar. Vår datauppsättning tillhandahåller även multimodala datakällor, inklusive RGB, djup, infraröd strålning och Skeleton. Med olika modaliteter utför vi omfattande experiment på våra datauppsättningar i form av två scenarier och utvärderar olika metoder med olika mått, inklusive ett nytt förslag till utvärderingsprotokoll 2D-AP. Vi tror att denna storskaliga datauppsättning kommer att gynna framtida forskning om åtgärdsdetektering för samhället.
För att underlätta storskalig 3D-aktivitetsdetektering, Liu et al. Ref samlade in ett nytt riktmärke vid namn PKU-MMD och utvärderade flera åtgärdsdetekteringsmetoder.
PKU-MMD: A Large Scale Benchmark for Continuous Multi-Modal Human Action Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}