RGB-D行人数据集

数据集介绍

该数据集包含在大学礼堂中从三个垂直安装的 Kinect 传感器获取的 3000 多个 RGB-D 帧。数据主要包含从不同方向和不同遮挡程度看到的直立行走和站立的人。

Annotation Format:

Each annotated track is defined in a file named as TRACK000N.DAT . The file describes the position of the target in each depth frame it appears. The target visibility status is also annotated. The track-ID is encoded in the file name (TRACK000N.DAT -> track-ID N). The content of a track file is as following:
IMAGENAMEID TS Xtldpt Ytldpt WDTdpt HGTdpt Xtlrgb Ytlrgb WDTrgb HGTrgb VSB
…
where:
IMAGENAMEID = image filename, seq000012.pgm [ID: camera id, 0 = left, 1 = center, 2 = right]
TS = timestamp
Xtldpt, Ytldpt = topleft coord. bounding box in the depth image
WDTdpt, HGTdpt = size of the bounding box in the depth image
Xtlrgb, Ytlrgb = topleft coord. bounding box in the RGB image
WDTrgb, HGTrgb = size of the bounding box in the RGB image
VSB = visibility in the depth image [0 = hidden 1 = fully visible, 2 = partially visible ]
TS = timestamp

Acknowledgements

If you are considering using this data, please reference the following:
[1] L. Spinello, K. O. Arras. People Detection in RGB-D Data. IEEE Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2011.
https://ieeexplore.ieee.org/document/6095074

[2] M. Luber and L. Spinello and K. O. Arras People Tracking in RGB-D Data With On-line Boosted Target Models. IEEE Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2011.
https://www.researchgate.net/publication/221066268PeopletrackinginRGB-DDatawithon-lineboostedtargetmodels

原文链接： This is an incomplete list of datasets which were captured using a Kinect or similar devices. I initially began it to keep track...

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 ScanNet数据集

1513个采集场景数据，21个类别的对象，其中，1201个场景用于训练，312个场景用于测试。
该数据集有四个评测任务：3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。

SUN RGB-D 数据集
该数据集有四个评测任务：场景分类，语义分割，室内布局估计，3D目标检测。

包含10,335个 RGB-­D 图像，其规模与 PASCAL VOC 相似；
是NYU depth v2 , Berkeley B3DO , and SUN3D ，三个数据集的并集；
整个数据集都进行了密集注释，其中包括 146,617 个 2D 多边形（平面目标框）和64,595个具有精确物体方向的3D 边界框（三维目标框）；
具有较高的物体方向的准确性及 3D 空间布局和场景分类。