license: mit tags: - Unity - computer-vision - Motion Tracking - Mediapipe # auto_load: false # 単一ZIPファイルのため、自動ロードは非推奨

Dataset Card for PhotoData_Zeval

概要 (Dataset Summary)

このデータセットは、Unity環境で合成された画像と、それに対応する姿勢情報（ポーズデータ）から構成されています。主にロボティクスやシミュレーション環境における姿勢推定・物体認識の研究を目的としています。

元々約 10GB あった PNG 画像を、利用効率を最大化しつつデータサイズを大幅に削減するため、JPEG 形式に変換し、単一の ZIP ファイルとして格納しています。

データ構造 (Data Structure)

データセットは、単一の ZIP ファイル PhotoData.zip として提供されています。

ZIP ファイルの中身

PhotoData.zip を展開すると、元のフォルダ構造が維持された以下のような構造になっています。

/PhotoData.zip └── /JPEG_OUTPUT (※変換ソフトで指定したフォルダ名) ├── /CapturedFrames_-1.0_1.0_-3.0 # (例: 各実験設定に対応するフォルダ) │ ├── data.csv # (姿勢情報、メタデータを含む) │ ├── frame_0001.jpg # (JPEG画像) │ └── frame_0002.jpg └── /CapturedFrames_... # (その他の多数のサブフォルダ)

データの詳細

項目	詳細
ファイル形式	JPEG (.jpg) と CSV (.csv)
データサイズ	約 666 MB
画像枚数	約 30万枚
特徴	各画像に対応する data.csv に、ポーズ情報などのメタデータが格納されています。

これは原点にカメラを向けた状態で Y_bot(Unity_Humanoid_Avater)を(0,0,-3)から(0,0,3)までを 直線に歩かせた動作のアニメーションを一定間隔で多角的に撮影したデータです。全部で288の視点から撮影しており、一つの視点あたり114枚の画像があります。なので全体で288×114=32832の画像データがあります。 詳細はにて説明しています。

データのプレビュー (Data Preview)

この画像はデータセットに含まれる画像の一例です。

利用方法 (How to Use)

このデータセットは単一の ZIP ファイルとしてアップロードされているため、標準の Hugging Face load_dataset 関数では直接ロードできません。利用するには、以下の手順が必要です。

1. ファイルをダウンロードする: ブラウザから直接、または huggingface_hub ライブラリを使用して ZIP ファイルをダウンロードします。

   # 例: Pythonで ZIP ファイルをダウンロード
   from huggingface_hub import hf_hub_download
   
   file_path = hf_hub_download(
       repo_id="Mashmaro/PhotoData_Zeval", 
       filename="PhotoData.zip", 
       repo_type="dataset"
   )
   print(f"ZIPファイルがダウンロードされました: {file_path}")
   

ZIPファイルを展開する: ダウンロードした PhotoData.zip を任意の場所に解凍（展開）し、内部のフォルダ構造にアクセスしてください。

ライセンス (License) このデータセットは MIT License の下で公開されています。

謝辞 (Acknowledgements) このデータセットの生成と、アップロードにおける技術的な困難の解決にご協力いただいた皆様に心から感謝いたします。