武汉大学 发布 FHA-Kitchens 数据集, 应用在 手部动作识别、细粒度动作分析 领域

武汉大学 本次发布的数据集 FHA-Kitchens, FHA-Kitchens数据集专注于厨房场景中的细粒度手部动作，包含2,377个视频片段和30,047张图像，所有图像中的手部交互区域都标有高质量的细粒度动作类别和边界框。数据集由武汉大学和中国其他合作机构共同创建，旨在解决现有数据集在手部动作识别方面的不足，特别是缺乏对细粒度动作的捕捉和标注。创建过程中，研究团队从公开的大型动作数据集中提取了与手部动作高度相关的视频，并进行了帧提取和清理处理。随后，通过十名志愿标注者的细致标注，将手部交互区域分为三个不同的子区域，并为每个子交互区域提供了边界框标注。此外，手部动作被分为三种不同的类型，每个子交互区域的动作使用三元组格式<主体, 动作动词, 对象>进行标注，共计878个动作三元组。数据集的应用领域包括监督学习、域泛化和手部交互区域检测，旨在为细粒度手部动作识别的研究提供坚实的基础。

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