FreiHAND是一个用于评估和训练深度神经网络以从单色图像中估计手部姿态和形状的数据集，这是在我们的论文中提出的。其当前版本包含32560个独特的训练样本和3960个独特的评估样本。训练样本是在绿幕背景下录制的，允许去除背景。我们为每个训练样本提供了3个额外的样本版本，使用不同的后期处理策略，总共产生了130240个样本。

@InProceedings{Freihand2019,  author  = {Christian Zimmermann, Duygu Ceylan, Jimei Yang, Bryan Russel, Max Argus and Thomas Brox},  title   = {FreiHAND: A Dataset for Markerless Capture of Hand Pose and Shape from Single RGB Images},  booktitle  = {IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},  year   = {2019},  url     = {"https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/projects/freihand/"} }

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