Fugu-MT 論文翻訳(概要): BlanketSet -- A clinical real-world in-bed action recognition and qualitative semi-synchronised MoCap dataset

論文の概要: BlanketSet -- A clinical real-world in-bed action recognition and qualitative semi-synchronised MoCap dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03600v3
Date: Sun, 19 Mar 2023 19:13:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-24 02:52:39.375702
Title: BlanketSet -- A clinical real-world in-bed action recognition and qualitative semi-synchronised MoCap dataset
Title（参考訳）: BlanketSet -- 臨床現実のベッド内アクション認識と定性的半同期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、より一般的な大規模なデータセット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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Clinical in-bed video-based human motion analysis is a very relevant computer vision topic for several relevant biomedical applications. Nevertheless, the main public large datasets (e.g. ImageNet or 3DPW) used for deep learning approaches lack annotated examples for these clinical scenarios. 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 more general large datasets to these clinical scenarios. Information on how to access the dataset is available at https://rdm.inesctec.pt/dataset/nis-2022-004.
Abstract（参考訳）: ビデオベースの臨床動作分析は、いくつかの関連するバイオメディカル応用のためのコンピュータビジョンのトピックである。それでも、ディープラーニングアプローチに使用される主要な公開大規模データセット(ImageNetや3DPWなど)には、これらの臨床シナリオに対する注釈付き例がない。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、より一般的な大規模なデータセット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。データセットへのアクセス方法はhttps://rdm.inesctec.pt/dataset/nis-2022-004で確認できる。

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