論文の概要: BlanketSet -- A clinical real word action recognition and qualitative
semi-synchronised MoCap dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03600v1
- Date: Fri, 7 Oct 2022 14:58:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 14:28:35.706840
- Title: BlanketSet -- A clinical real word action recognition and qualitative
semi-synchronised MoCap dataset
- Title(参考訳): BlanketSet -- 臨床用実語行動認識と定性半同期MoCapデータセット
- Authors: Jo\~ao Carmona and Tam\'as Kar\'acsony and Jo\~ao Paulo Silva Cunha
- Abstract要約: BlanketSetは病院のベッドで実行されたシーケンスのRGB-IR-D行動認識データセットである。
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ブリッジするのに役立つ可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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 data that support the findings of
this study and BlanketSet are available on request from the corresponding
author, J.P.S.C.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョンの最近の進歩、特にディープラーニングの利用は、ビデオの人間の動き解析を大幅に改善した。
しかし、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の欠如により、臨床的ベッド内シナリオのパフォーマンス改善にはまだ完全には変換されていない。
この問題に対処するため,病院ベッドで実施したRGB-IR-D行動認識データセットであるBlanketSetを紹介する。
このデータセットは、一般的なユースケースで得られた改善をこれらの臨床シナリオにブリッジするのに役立つ可能性がある。
この研究とBlanketSetの発見を支持するデータは、対応する著者であるJ.P.S.Cからの要請で入手できる。
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