LWIRPOSE: A novel LWIR Thermal Image Dataset and Benchmark

人体姿态估计在现实世界应用中面临着许多障碍，如光照变化、遮挡和杂乱环境等。我们介绍了一个独特的RGB-热红外近似成对且带注释的2D姿态数据集，包括超过2400张高质量的LWIR（热红外）图像。每个图像都精心注释了2D人体姿态，为研究人员和实践者提供了宝贵的资源。这个数据集是从七个演员进行各种日常活动（如坐着、吃饭和走路）中捕获的，有助于在遮挡和其他具有挑战性的场景中进行姿态估计。我们在数据集上对最先进的姿态估计方法进行了基准测试，以展示其潜力，为未来的研究建立了强有力的基线。我们的结果表明，该数据集在促进各种应用中的姿态估计方面的进展方面非常有效，包括监控、医疗保健和体育分析。该数据集和代码可在https://github.com/avinres/LWIRPOSE上获得。

该论文旨在解决人体姿态估计在现实场景中的挑战，如光照变化、遮挡和复杂环境等问题。作者提出了一个新的RGB-热成像几乎配对的2D姿态数据集，旨在为研究人员和实践者提供有价值的资源。

该论文的关键思路是利用RGB-热成像几乎配对的数据集来解决人体姿态估计中的挑战，从而为各种应用场景如监控、医疗保健和运动分析等提供更准确和鲁棒的解决方案。

该论文提供了一个高质量的RGB-热成像几乎配对的2D姿态数据集，包括2400多张热成像图像和详细的2D人体姿态注释。作者对该数据集进行了实验评估，并且将其与现有的姿态估计方法进行了比较。此外，作者还公开了数据集和代码，为研究人员和实践者提供了一个有用的资源。

最近的相关研究包括：《DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks》、《Convolutional Pose Machines》、《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》等。