研究人员发布了CalTennis，一个用于评估单目到3D人体姿态估计的大规模视频数据集。该数据集包含来自40名球员的超过1100万帧网球比赛画面，通过多个同步摄像头捕捉。这个基准比现有数据集大得多，能够进行无标签的姿态估计算法评估，突出了当前模型在深度和脚部接触估计方面的局限性，同时提出了新的性能分析指标。 AI
影响 为推进单目到3D姿态估计提供了一个大规模基准，有望改进体育分析和人机交互等应用。
排序理由 该集群描述了在arXiv上发布的用于计算机视觉研究的新数据集和基准。
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arXiv:2606.20542v1 Announce Type: new Abstract: The Caltech Tennis Dataset (CalTennis) is a large-scale video benchmark for evaluating monocular-to-3D pose estimation in the wild. CalTennis comprises over 11 million frames (51 hours) of tennis practice and match play from 40 play…
The Caltech Tennis Dataset (CalTennis) is a large-scale video benchmark for evaluating monocular-to-3D pose estimation in the wild. CalTennis comprises over 11 million frames (51 hours) of tennis practice and match play from 40 players, captured with 2-6 synchronized cameras at 6…