BlanketSet — A clinical real word action recognition and qualitative semi-synchronised MoCap dataset

要約

最近のコンピュータ ビジョンの進歩、特にディープ ラーニングの利用により、ビデオでの人間の動きの分析が大幅に改善されました。
ただし、これらの改善は、このシナリオを代表する公開データセットがないため、臨床のベッド内シナリオでのパフォーマンスの改善にまだ完全には反映されていません。
この問題に対処するために、病院のベッドで実行されるシーケンスの RGB-IR-D アクション認識データセットである BlanketSet を導入します。
このデータセットは、一般的なユースケースで達成された改善をこれらの臨床シナリオに橋渡しするのに役立つ可能性があります。
データセットは https://rdm.inesctec.pt/dataset/nis-2022-004 で入手できます

要約(オリジナル)

Recent advancements in computer vision, particularly by making use of deep learning, have drastically improved human motion analysis in videos. However, these improvements have not yet fully translated into improved performance in clinical in-bed scenarios due to the lack of public datasets representative of this scenario. To address this issue, we introduce BlanketSet, an RGB-IR-D action recognition dataset of sequences performed in a hospital bed. This dataset has the potential to help bridge the improvements attained in general use cases to these clinical scenarios. The dataset is available at https://rdm.inesctec.pt/dataset/nis-2022-004

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