RHD 手势估计数据集

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RHD Rendered Hand Pose 手势估计数据集下载 | 44K样本含RGB-D+21关键点+分割掩码

RHD（Rendered Hand Pose）是计算机视觉领域经典的手部姿态估计基准数据集，专为深度学习手势识别与三维手部重建研究设计。数据集基于渲染合成技术生成，提供高质量标注，适用于 2D/3D 手部关键点检测、手势语义分割及 RGB-D 多模态融合算法的训练与评测。

数据集核心规格

样本规模：训练集 41,258 个样本，测试集 2,728 个样本，总计 43,986 个标注样本

图像尺寸：320×320 像素统一分辨率

模态类型：RGB 彩色图像 + Depth 深度图双通道数据

分割标注：像素级语义分割掩码，覆盖人物、背景、五指（每指 3 类）及双掌（每掌 1 类）共 17 个语义类别

关键点标注：21 个手部关节关键点，附带 image frame UV 坐标、world frame XYZ 三维坐标及可见性指示器（visibility indicator）

相机参数：内置相机内参矩阵 K（intrinsic camera matrix），支持三维空间坐标精确反投影

适用研究方向

2D/3D 手部姿态估计（Hand Pose Estimation）模型训练

RGB-D 多模态手势识别与深度学习方法验证

实时手势交互系统（Hand Tracking）算法基准测试

语义分割网络（如 U-Net、DeepLab）在手部部件分割中的性能评估

虚拟现实（VR）/ 增强现实（AR）手势控制与数字人驱动

基于 CNN、Transformer 的手部关键点检测与三维重建研究

RHD 手势估计数据集.zip (67.07 KB, 需要: RMB 5 元)

2026-7-9 11:26:10 上传

需要: RMB 5 元  [购买]

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关键词：数据集 intrinsic Indicator RENDER Sample 数据集以完整压缩包形式提供 含全部 RGB 图像、深度图、分割掩码、关键点坐标及相机内参文件。如需获取 请通过页面联系方式咨询 注明姓名、公司及职位信息以便资质审核。