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WayenVan/rnb-radar-v2.0

Radar and Depth Dataset 这是一个面向人体活动识别的多模态 Hugging Face Dataset 仓库，包含 depth 和 radar 两种模态。data/ 目录提供同一个 dataset 的四个 subset（不同 view）。 Parquet 文件只保存文件相对路径和从文件名解析出的 metadata，不保存原始 .npy 或 .mat 文件内容。 Subsets Subset 文件说明 depth_frames data/depth_frames/depthdata_index.parquet 以单个 depth frame 为单位的索引视图 radar_frames data/radar_frames/radardata_index.parquet 以单个 radar frame 为单位的索引视图 radar_depth_joined data/radar_depth_joined/radar_depth_joined.parquet 以 radar… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/WayenVan/rnb-radar-v2.0.

sourceHugging Faceupdated 2mo agoView on Hugging Face

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Radar and Depth Dataset

这是一个面向人体活动识别的多模态 Hugging Face Dataset 仓库，包含 depth 和 radar 两种模态。data/ 目录提供同一个 dataset 的四个 subset（不同 view）。

Parquet 文件只保存文件相对路径和从文件名解析出的 metadata，不保存原始 .npy 或 .mat 文件内容。

Subsets

Subset	文件	说明
`depth_frames`	`data/depth_frames/depthdata_index.parquet`	以单个 depth frame 为单位的索引视图
`radar_frames`	`data/radar_frames/radardata_index.parquet`	以单个 radar frame 为单位的索引视图
`radar_depth_joined`	`data/radar_depth_joined/radar_depth_joined.parquet`	以 radar frame 为主表、关联两个 depth frames 的帧级视图
`radar_video_grouped`	`data/radar_video_grouped/radar_video_grouped.parquet`	以 radar video 为单位、包含关联 depth frames 的视频级视图

旧的 depth-first depth_radar_joined view 已删除；radar-first radar_depth_joined 是公开 subset。

Usage

python

from datasets import load_dataset

repo_id = "YOUR_NAMESPACE/YOUR_DATASET"

depth_frames = load_dataset(repo_id, "depth_frames")
radar_frames = load_dataset(repo_id, "radar_frames")
radar_depth = load_dataset(repo_id, "radar_depth_joined")
radar_videos = load_dataset(repo_id, "radar_video_grouped")

每个 subset 当前提供一个 train split：

python

video = radar_videos["train"][0]
print(video)

Depth–radar relationship

Radar frame 和 depth frame 使用以下联合键建立关系：

text

recording_id + subject + activity + frame_index

每个 radar frame 必须精确对应两个具有不同 local_frame_index 的 depth frames，并且所有 depth frames 都必须有对应的 radar frame。

Schema overview

`depth_frames`

Column	Description
`relative_path`	文件相对于 `features/` 的路径
`recording_id`	记录 ID
`sequence_name`	Depth 序列名称
`activity`	活动类别
`subject`	被试 ID
`frame_index`	全局 depth frame 序号
`local_frame_index`	同一 frame 内的局部 depth frame 序号

文件名末尾的 5 位组合索引会拆分为前 4 位 frame_index 和最后 1 位 local_frame_index。例如，00082 解析为 frame_index=8、local_frame_index=2。

`radar_frames`

Column	Description
`relative_path`	文件相对于 `features/` 的路径
`recording_id`	记录 ID
`sequence_name`	Radar 序列名称
`activity`	活动类别
`subject`	被试 ID
`snaplength`	Radar snap length
`format`	Radar 数据格式
`win_size`	Window size
`win_stride`	Window stride
`frame_index`	Radar frame 序号
`range_bin_index`	Range-bin 序号
`entrophy`	文件名提供的 entrophy 数值

`radar_depth_joined`

每一行对应一个 radar frame，并通过 recording_id + subject + activity + frame_index 精确关联两个 depth frames。

Column	Description
`recording_id`	记录 ID
`subject`	被试 ID
`activity`	活动类别
`frame_index`	Radar 与 depth 共用的 frame 序号
`radar_path`	Radar 文件相对路径
`radar_sequence_name`	Radar 序列名称
`radar_snaplength`	Radar snap length
`radar_format`	Radar 数据格式
`radar_win_size`	Window size
`radar_win_stride`	Window stride
`radar_range_bin_index`	Range-bin 序号
`radar_entrophy`	Entrophy 数值
`depth_paths`	对应的两个 depth 文件路径
`depth_sequence_names`	对应的两个 depth 序列名称
`depth_local_frame_indexes`	对应的两个局部 depth frame 序号

每个 radar row 的三个 depth list 都必须包含恰好两个对齐元素。所有 radar frames 必须匹配两个 depth frames，所有 depth frames 也必须存在对应 radar frame。

`radar_video_grouped`

每一行对应一个 radar video。视频使用以下字段分组：

text

recording_id + subject + activity + range_bin_index

组内 radar frames 按 frame_index 升序排列。

Column	Description
`recording_id`	记录 ID
`subject`	被试 ID
`activity`	活动类别
`range_bin_index`	Range-bin 序号
`radar_sequence_name`	Radar 序列名称
`radar_snaplength`	Radar snap length
`radar_format`	Radar 数据格式
`radar_win_size`	Window size
`radar_win_stride`	Window stride
`frame_count`	视频中的 radar frame 数量
`frame_indexes`	按时间排序的 radar frame 序号列表
`radar_paths`	按时间排序的 radar 文件路径列表
`radar_entrophies`	按时间排序的 entrophy 列表
`depth_paths`	二维 depth 路径列表，形状为 `[radar_frame][depth_local_frame]`
`depth_sequence_names`	二维 depth 序列名称列表
`depth_local_frame_indexes`	二维局部 depth frame 序号列表

[!IMPORTANT] depth_paths[N]、depth_sequence_names[N] 和 depth_local_frame_indexes[N] 对应 frame_indexes[N] 指向的 radar frame。每个内层 depth list 必须包含两条数据。

Repository layout

text

data/
├── depth_frames/
│   └── depthdata_index.parquet
├── radar_frames/
│   └── radardata_index.parquet
├── radar_depth_joined/
│   └── radar_depth_joined.parquet
└── radar_video_grouped/
    └── radar_video_grouped.parquet

scripts/
├── npy_list_to_parquet.py
├── radar_list_to_parquet.py
├── join_radar_depth_parquet.py
└── group_radar_frames_to_videos.py

Rebuilding the subsets

bash

./scripts/build_depthdata_index.sh
./scripts/build_radardata_index.sh
./scripts/build_radar_depth_joined.sh
./scripts/build_radar_video_grouped.sh

radar_depth_joined 既是公开 subset，也是生成 radar_video_grouped 的输入。运行前可以在各 shell 脚本中设置 HOME_PATH；默认值为当前目录 ./。