GREWデータセットは、数百台のカメラと数千時間のストリームを含むオープンシステムの自然映像から構築されています。 GREWは26Kのアイデンティティと128Kのシーケンスから構成されており、制約のない歩行認識のための豊富な属性を持っています。 さらに、233K以上のシーケンスからなるディストラクタセットを追加することで、実世界のアプリケーションに適したものにしています。

このベンチマークを用いた実験結果は以下の通りです。 (1) GREWベンチマークは、自然環境下での歩行認識の学習・評価に必要である。 (2) 最先端の歩行認識手法には改善の余地がある。 (3) GREWベンチマークは、制御された歩行認識のための効果的な事前トレーニングとして使用できます。 ベンチマークのウェブサイトはhttps://www.grew-benchmark.org/。