Gait3D

该数据集名为Gait3D，专注于为步态识别提供密集的3D表现形式，其中包含了从视频帧中重建的3D Skinned Multi-Person Linear（SMPL）模型。该数据集的规模宏大，涵盖了4000名受试者，超过25,000个序列，其任务主要集中在步态识别上。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Gait3D是一个专注于步态识别的大规模数据集，特别强调在非受控场景中使用密集3D表示（如SMPL模型）。该数据集包含4000个受试者和超过25000个序列，从39个摄像头采集，提供3D身体形状、视角和动态信息，以及2D轮廓和关键点等多模态数据，旨在推动步态识别在真实世界中的应用。