We present TEyeD, the world's largest unified public data set of eye images taken with head-mounted devices. TEyeD was acquired with seven different head-mounted eye trackers. Among them, two eye trackers were integrated into virtual reality (VR) or augmented reality (AR) devices. The images in TEyeD were obtained from various tasks, including car rides, simulator rides, outdoor sports activities, and daily indoor activities. The data set includes 2D\&3D landmarks, semantic segmentation, 3D eyeball annotation and the gaze vector and eye movement types for all images. Landmarks and semantic segmentation are provided for the pupil, iris and eyelids. Video lengths vary from a few minutes to several hours. With more than 20 million carefully annotated images, TEyeD provides a unique, coherent resource and a valuable foundation for advancing research in the field of computer vision, eye tracking and gaze estimation in modern VR and AR applications. Data and code at https://unitc-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/iitfu01_cloud_uni-tuebingen_de/EvrNPdtigFVHtCMeFKSyLlUBepOcbX0nEkamweeZa0s9SQ?e=fWEvPp


翻译:TEyeD是全世界使用头顶装置拍摄的眼象的最大统一公共数据集。TEyeD是用七种不同的头顶眼睛跟踪器获得的,其中两只眼睛跟踪器被纳入虚拟现实(VR)或增强现实(AR)装置,TEyeD中的图像来自各种任务,包括汽车骑车、模拟器骑、户外体育活动和日常室内活动。数据集包括2D ⁇ 3D标志、语义片段、3D眼辨别以及所有图像的目视矢量和眼睛运动类型。为学生、iris和眼睛提供了地标记和语义分割。视频长度从几分钟到几个小时不等。由于有2 000多万多张经过仔细注解的图像,TEyeD为推进计算机视觉领域的研究、现代VR和AR应用中的视力跟踪和视觉估计提供了独特、连贯的资源和宝贵的基础。数据和代码载于https://unitc-my.sharepoint.Q:/g/migh-Fid_Fiam-L01_Fex01_CUS-NB_FEDO_FD_FD_CUD_FS-FD_CUD_SUD_S-S-FD_FD_FD_CUD_S-S-FD_CUD_CUD_LO_CUD_CUD_FD_CUD_CUD_CUD_CUD_CUD_B_B_B_B_B_B_B_B_B_B_B_B_B_CRD_BARD_Q_Q_Q_Q_GM_Q_Q_Q_Q_Q_Q_Q_Q_Q_Q_Q_D_Q_D_D_D_D_D_D_D_D_FD_D_D_N_N_FD_FD_FD_D_NBD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_D_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_FD_ND_FD_FD_D_D_FD_C_

0
下载
关闭预览

相关内容

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年1月29日
我用MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM
计算机视觉life
4+阅读 · 2018年12月2日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【学习】CVPR 2017 Tutorial:如何从图像来构建3D模型
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月8日
3D Deep Learning on Medical Images: A Review
Arxiv
12+阅读 · 2020年4月1日
DPOD: Dense 6D Pose Object Detector in RGB images
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月28日
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月2日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年1月29日
我用MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM
计算机视觉life
4+阅读 · 2018年12月2日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【学习】CVPR 2017 Tutorial:如何从图像来构建3D模型
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员