गतिविधि पहचान / स्मार्ट होम CV – व्यक्ति गतिविधियाँ
उदाहरण: गतिविधि पहचान
प्रारूप: छावियां
गणना: 10,000
एनोटेशन: नहीं
विवरण: घर पर व्यक्ति की गतिविधि: घर के अंदर/बाहर की गतिविधियाँ (खाना, पढ़ना, सोना, व्यायाम करना, गिरना आदि)
एशियाई छात्र कक्षा भावना डेटासेट
उदाहरण: एशियाई छात्र कक्षा भावना डेटासेट
प्रारूप: छवि
गणना: 1k
एनोटेशन: हाँ
विवरण: "एशियाई छात्र कक्षा भावना डेटासेट" विशेष रूप से शैक्षिक अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कक्षा सेटिंग में एशियाई छात्रों की इंटरनेट-संग्रहित छवियां शामिल हैं, सभी 1280 x 720 पिक्सेल के एक समान रिज़ॉल्यूशन पर। यह डेटासेट कक्षा में छात्रों की भावनात्मक और प्रदर्शन स्थितियों की पहचान करने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन और वर्गीकरण तकनीकों का उपयोग करता है, जिसका उद्देश्य शैक्षिक पद्धतियों और छात्र जुड़ाव रणनीतियों को बढ़ाना है।
एशियाई शैली के हाव-भाव डेटासेट
उदाहरण: एशियाई शैली के हाव-भाव डेटासेट
प्रारूप: छवि
गणना: 21,000
एनोटेशन: हाँ
विवरण: "एशियाई शैली के हाव-भाव डेटासेट" को विज़ुअल एंटरटेनमेंट इंडस्ट्री के लिए तैयार किया गया है, जिसमें 530 x 360 से लेकर 2973 x 3968 पिक्सल तक के रिज़ॉल्यूशन वाली इंटरनेट से एकत्रित छवियों का संग्रह है। यह डेटासेट एशियाई शैली के हाव-भाव प्रदर्शित करने वाले हाथों के एनोटेशन में माहिर है, जैसे कि सिर हिलाना, दिल हिलाना, हिलना, ओके, हाथ मिलाना, हाथ मिलाना, आदि, सटीक पहचान के लिए बाउंडिंग बॉक्स और टैग का उपयोग करते हुए।
हाथ कुंजी बिंदु कंकाल डेटासेट
उदाहरण: हाथ कुंजी बिंदु कंकाल डेटासेट
प्रारूप: छवि
गणना: 10k
एनोटेशन: हाँ
विवरण: "हैंड की पॉइंट स्केलेटन डेटासेट" को विज़ुअल एंटरटेनमेंट और संवर्धित/आभासी वास्तविकता (AR/VR) में अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 3024 x 4032 पिक्सेल के उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ इनडोर-एकत्रित छवियों का संग्रह शामिल है। यह डेटासेट हाथ के कंकाल के 21 मुख्य बिंदुओं को लेबल करने, दिल का आकार बनाने, गाल पर हाथ रखने, स्ट्रेचिंग और बहुत कुछ जैसे विशिष्ट एकल-हाथ या दो-हाथ वाले पोज़ को कैप्चर करने पर केंद्रित है।
मानव आसन वर्गीकरण डेटासेट
उदाहरण: मानव आसन वर्गीकरण डेटासेट
प्रारूप: छवि
गणना: 17k
एनोटेशन: हाँ
विवरण: "मानव मुद्रा वर्गीकरण डेटासेट" को दृश्य मनोरंजन और रोबोटिक्स में अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 3024 x 4032 पिक्सेल से अधिक उच्च रिज़ॉल्यूशन वाले इनडोर-एकत्रित छवियों का संग्रह शामिल है। यह डेटासेट बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन और टैगिंग पर जोर देता है ताकि आधे शरीर के चित्रों की पहचान की जा सके और उन्हें 14 अलग-अलग प्रकार के पोज़ में वर्गीकृत किया जा सके, जैसे कि क्रॉस किए हुए हाथ, सिर के चारों ओर हाथ और गाल पर एक हाथ, आदि।
व्यक्ति गृह गतिविधि डेटासेट
उदाहरण: मोशन डिटेक्शन, सुरक्षा निगरानी
प्रारूप: mp4
गणना: 10002
एनोटेशन: नहीं
विवरण: टाइप 1: घर के बाहर सामने के दरवाजे पर लोगों के वीडियो - व्यक्ति सामने के दरवाजे/घर की ओर/उसके पीछे चलता है - व्यक्ति दरवाजे/घर से दूर चला जाता है - एक या अधिक व्यक्ति एक विस्तारित गतिविधि कर रहे हैं (खड़े हुए, चारों ओर देख रहे हैं, बात कर रहे हैं) डोरबेल से 6-20 फीट। टाइप 2: घर के अंदर लोगों के कुछ कार्यों में शामिल होने के वीडियो - बैठना और खाना, डेस्क पर काम करना, पढ़ना, सोना, जागना और बिस्तर से बाहर निकलना, व्यायाम करना / नाचना, गिरना, फर्श पर चोट लगना
रिकॉर्डिंग की स्थिति: कम रोशनी: 20% - परिवेशी इनडोर/आउटडोर प्रकाश - गोधूलि/सुनहरा घंटा आंतरिक प्राकृतिक प्रकाश, या चमकदार रोशनी - अति-संतृप्ति या ब्लो-आउट दृश्यों से बचें
वीडियो हाइलाइट मोमेंट डेटासेट
उदाहरण: वीडियो हाइलाइट मोमेंट डेटासेट
प्रारूप: वीडियो
गणना: 9k
एनोटेशन: हाँ
विवरण: इंटरनेट पर लगभग 10 सेकंड की औसत लंबाई वाले वीडियो क्लिप एकत्रित किए गए, तथा इनका रिज़ॉल्यूशन 720 x 1280 से अधिक था।
