SSP-3D (Sports Shape and Pose 3D)

SSP-3D 是一个评估数据集，由 311 张穿着紧身衣服的运动员的图像组成，具有各种体型和姿势。这些图像是从 Sports-1M 数据集中收集的。 SSP-3D 旨在用作体形预测方法的基准。伪真实 3D 形状标签（使用 SMPL 身体模型）是通过多帧优化获得的，具有帧之间的形状一致性，如此处所述。

SSP-3D is an evaluation dataset consisting of 311 images of athletes wearing tight-fitting clothing, with diverse body types and poses. These images are sourced from the Sports-1M dataset. SSP-3D is designed to serve as a benchmark for body shape prediction methods. The pseudo-ground-truth 3D shape labels (using the SMPL body model) are obtained via multi-frame optimization with shape consistency across frames, as described herein.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SSP-3D是一个用于评估3D人体形状和姿态估计的数据集，包含311张来自Sports-1M的运动员图像，涵盖多样体型和姿势。它提供基于SMPL模型的伪真实3D形状标签，通过多帧优化确保形状一致性，旨在作为体形预测方法的基准。该数据集由剑桥大学于2020年发布。