GTA-Human

通过协同大量计算节点同步运行游戏Grand Theft Auto V (GTA-V)，我们采集了GTA-Human，一个大规模数据集（2万段视频及140万帧SMPL参数标签），包括超过600个不同的人物、2万段不同的动作序列、6种主要的地点、角度真实的相机、人与环境的交互、光照以及天气
大规模：140万 SMPL 标注
多样性：人物、动作、地点、相机姿态、交互、光线和天气

By coordinating a large cluster of computing nodes to run Grand Theft Auto V (GTA-V) synchronously, we collected GTA-Human, a large-scale dataset consisting of 20,000 video segments and 1.4 million frames annotated with SMPL parameters. The dataset includes over 600 distinct human characters, 20,000 unique action sequences, 6 major types of locations, photorealistic camera viewpoints, human-environment interactions, varying lighting conditions, and diverse weather conditions.
- Large-scale: 1.4 million SMPL annotations
- Diversity: Covers human characters, action sequences, locations, camera poses, interactions, lighting, and weather

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GTA-Human是一个由上海人工智能实验室于2022年9月发布的大规模数据集，通过运行Grand Theft Auto V游戏采集，包含2万段视频和140万帧SMPL参数标签。它涵盖了600多个人物、2万种动作序列、6种主要地点，并具有丰富的相机姿态、人环交互、光照和天气多样性。