prepare submission file and send this file to MPII dataset team and get evaluation results from them

人体姿态估计MPII数据集详解 MPII人体姿势数据集是用于评估关节人体姿势估计的最先进的基准。该数据集包括大约25K张图像,其中包含超过40K个带有注释的身体关节的人。这些图像是使用建立的每天人类活动的分类法系统地收集的。总体而言,该数据集涵盖410个人类活动,并且每个图像都提供了一个活动标签。每一张图片都是从YouTube视频中提取的,并提供了前后未加注释的帧。此外,对于测试集,我们获得了更丰富的注释,包括身体部分闭塞和3D躯干和头部方向。官网中对数据集的标注的最后生成形式是用MATLAB打开的.mat格式· 阅读详情

prepare submission file and get evaluation results from MPII dataset team

人体姿态估计(human pose estimation)的研究,很多论文都是基于MPII dataset。在github上面只能得到MPII dataset在valid上的pck(percent of correct key-points),valid上的精度一般比test上低1~2%,论文中的结果大都是在test上得到。
所以今天分享一下单人(single-person)的姿态估计如何获取在MPII上test的结果。MPII dataset 的test数据块不公开,而且限制提交的次数,72小时内不能重复提交,同样的方法提交不能超过4次。
这是MPII官网上的规定,也可以参考官网上的方法获取test的结果,反正我是没看懂。
具体的可以参考澳大利亚的一位博士的github,人超级nice。希望可以对你有帮助。

MPII数据集简介 MPII数据集简介 概述: MPII人体姿势数据集是人体姿势预估的一个 benchmark,数据集包括了超过 40k 人的 25000 张带标注图片,这些图片是从 YouTube video 中抽取出来的。在测试集中还收录了身体部位遮挡、3D 躯干、头部方向的标注。 MPII 地址: http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#overview MPII 样本数: 25000 个(单人、多人) 16类标注: (0 - r ankle, 1 - r knee, 2 - r hip, 阅读详情

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