15种不同类别的人类活动图片数据集

15种不同类别的人类活动图片数据集

数据说明：

该数据集包含15种不同类别的人类活动。

·该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。

·每张图像只有一个人类活动类别，保存在标签类别的单独文件夹中

·人类动作识别(HAR)旨在了解人类的行为，并为每个动作分配一个标签。它有着广泛的应用，因此在计算机视觉领域受到越来越多的关注。人类的行为可以使用各种数据模式来表示，如RGB、骨骼、深度、红外线、点云、事件流、音频、加速、雷达和WiFi信号，这些数据模式编码了不同来源的有用而独特的信息，并根据应用场景具有不同的优势。

·因此，许多现有工作试图使用各种模式来调查不同类型的 HAR方法。

·你可以使用CNN构建一个图像分类模型，将人类的行为分类为哪个类别。