3D Datasets
Abstract
The theme of the presentation is 3D datasets, based on Michael Firmann's survey article "RGBD Datasets: Past, Present and Future" and related works.
That article explore the field, reviewing datasets across eight categories: semantics, object pose estimation, camera tracking, scene reconstruction, object tracking, human actions, faces and identification. By extracting relevant information in each category we help researchers to find appropriate data for their needs, and we consider which datasets have succeeded in driving computer vision forward and why.
Many RGB-D datasets were covered during the presentation. Introducing three-dimensional acquisition forms, commonly used hardware, problems to be solved during the process, classification of approaches to particular datasets, comparatives and future challenges.
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Resumo
O tema da apresentação é 3D datasets, tem como base o artigo tipo survey de Michael Firmann "Past, Present and Future of RGB-D datasets" e trabalhos correlacionados.
Esse artigo explora o campo, revisando os conjuntos de dados (datasets) em oito categorias: semântica, estimativa de poses de objetos, rastreamento de câmera, reconstrução de cenas, rastreamento de objetos, ações humanas, rostos e identificação. Ao extrair informações relevantes em cada categoria, ajuda pesquisadores a encontrar dados apropriados para suas necessidades e consideramos quais datasets foram bem-sucedidos em impulsionar a visão computacional e o por quê.
Durante a apresentação foram abordados muitos datasets RGB-D. Introduzindo formas aquisição tridimensional, hardwares mais utilizados, problemas a serem resolvidos durante o processo, classificação de abordagens de determinados datasets, comparativos e desafios futuros.
É possível realizar o download da apresentação clicando no botão acima.
Alguns Exemplos de Datasets Apresentados
Dataset de Faces
Dataset de ações
Contato
Email: thiagojmb@ime.eb.br
By Thiago Baldivieso, 2019.