Aktivite Tanıma / Akıllı Ev CV'si – Kişi Aktiviteleri

Kullanım Örneği: Etkinlik Tanıma
Biçim: Fotoğraflar
Sayısı: 10,000
Ek Açıklama: Yok hayır
Açıklama: Evde kişisel aktivite: İç/dış mekan aktiviteleri (yemek yeme, okuma, uyuma, egzersiz yapma, düşme vb.)
Asyalı Öğrenci Sınıf Duyguları Veri Seti
Kullanım Örneği: Asyalı öğrenci sınıfı Duygular Veri Kümesi
Biçim: Resim
Sayısı: 1k
Ek Açıklama: Evet
Açıklama: "Asyalı Öğrenci Sınıfı Duyguları Veri Seti", tümü 1280 x 720 piksellik tek tip çözünürlükte, sınıf ortamlarındaki Asyalı öğrencilerin internetten toplanan görüntülerini içeren eğitim uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır. Bu veri kümesi, eğitim metodolojilerini ve öğrenci katılım stratejilerini geliştirmeyi amaçlayan, öğrencilerin sınıftaki duygusal ve performans durumlarını tanımlamak ve kategorize etmek için sınırlayıcı kutu açıklamalarını ve sınıflandırma tekniklerini kullanır.
Asya Stili Jestleri Veri Seti
Kullanım Örneği: Asya tarzı Hareketler Veri Kümesi
Biçim: Resim
Sayısı: 21,000
Ek Açıklama: Evet
Açıklama: "Asya Tarzı Hareketler Veri Seti", görsel eğlence sektörü için hazırlanmış olup, 530 x 360 ila 2973 x 3968 piksel arasında değişen çözünürlüklere sahip, internetten toplanan görsellerden oluşan bir koleksiyon içerir. Bu veri kümesi, kesin tanımlama için sınırlayıcı kutular ve etiketler kullanarak baş sallama, kalp, sallama, tamam, elleri bir araya getirme, elleri kenetleme vb. gibi Asya tarzı jestleri sergileyen ellerin ek açıklamalarında uzmanlaşmıştır.
El Anahtar Noktası İskeleti Veri Kümesi
Kullanım Örneği: El Anahtar Noktası İskeleti Veri Kümesi
Biçim: Resim
Sayısı: 10k
Ek Açıklama: Evet
Açıklama: "El Anahtar Noktası İskelet Veri Seti", görsel eğlence ve artırılmış/sanal gerçeklik (AR/VR) uygulamaları için tasarlanmıştır ve 3024 x 4032 piksel yüksek çözünürlüklü, iç mekanda toplanan görüntülerden oluşan bir koleksiyon içerir. Bu veri seti, el iskeletinin 21 önemli noktasını etiketlemeye, kalp şekli oluşturma, eli yanağa koyma, esneme ve daha fazlası gibi belirli tek elle veya iki elle pozları yakalamaya odaklanıyor.
İnsan Duruşu Sınıflandırma Veri Kümesi

Kullanım Örneği: İnsan Duruşu Sınıflandırma Veri Kümesi
Biçim: Resim
Sayısı: 17k
Ek Açıklama: Evet
Açıklama: "İnsan Duruşu Sınıflandırma Veri Seti", 3024 x 4032 pikseli aşan yüksek çözünürlüğe sahip, iç mekanda toplanan görüntülerin bir koleksiyonundan oluşan, görsel eğlence ve robot teknolojisindeki uygulamalar için tasarlanmıştır. Bu veri kümesi, yarım vücut portrelerini tanımlamak ve bunları çapraz eller, başın etrafında eller ve yanakta bir el gibi 14 farklı poz türünde sınıflandırmak için sınırlayıcı kutu açıklamalarını ve etiketlemeyi vurgular.
Kişi Ev Aktivite Veri Kümesi

Kullanım Örneği: Hareket Algılama, Güvenlik Gözetimi
Biçim: mp4
Sayısı: 10002
Ek Açıklama: Yok hayır
Açıklama: Tip 1: Evlerin hemen dışında, ön kapılardaki insanların videoları - Kişi ön kapıya/eve doğru yürüyor/geçiyor - Kişi kapıdan/evden uzaklaşıyor - Bir veya daha fazla kişi uzun süreli bir aktivite yapıyor (ayakta, etrafa bakıyor, konuşuyor) Kapı zilinden 6-20 ft. Tip 2: Ev içinde belirli eylemlerde bulunan insanların videoları - Oturmak ve yemek yemek, Masa başında çalışmak, Okumak, Uyumak, uyanmak ve yataktan kalkmak, Egzersiz yapmak / Dans etmek, Düşmek, yerde yaralı olarak yatmak
Kayıt Durumu: Düşük Işık: %20 - Ortam İç/Dış Mekan Aydınlatması - Alacakaranlık/Altın Saat Normal Işık: %40 - Normal İç/Dış Mekan - Eşit Yanar - Aşırı Doygun Değil/Sert Parlak Işık: %40 - Dış Mekan, Öğleden Sonra Ortası, Açık Gökyüzü - İç Mekan Doğal Işık veya Parlak Aydınlatılmış - Aşırı Doygunluktan veya Aşırı Doygunluktan Uzak Sahnelerden Kaçının
Video Öne Çıkan An Veri Seti
Kullanım Örneği: Video Öne Çıkan An Veri Seti
Biçim: Video
Sayısı: 9k
Ek Açıklama: Evet
Açıklama: İnternette ortalama uzunluğu 10 saniye civarında, çözünürlüğü ise 720 x 1280'in üzerinde olan video klipler toplanmıştır.
