AGORA

具有高度真实感和高度准确性的综合数据集。在这里，我们使用4240市售的，高质量的，纹理的人体扫描在不同的姿势和自然服装; 这包括257扫描儿童。我们通过将SMPL-X身体模型 (面部和手部) 拟合到3D扫描，并考虑到服装，创建参考3D姿势和身体形状。我们通过使用基于图像的照明或渲染的3D环境渲染每张图像5到15个人，创建大约14k训练和3k测试图像，并注意使图像在物理上合理且真实。AGORA总共由173K个人作物组成。我们在此数据集上评估了用于3D人类姿势估计的现有最新方法，发现大多数方法在儿童图像上的表现不佳。因此，我们扩展了SMPL-X模型，以更好地捕捉儿童的形状。此外，我们对AGORA的方法进行了微调，并在AGORA和3DPW上显示了改进的性能，从而证实了数据集的真实性。我们在https:// agora.is.tue.mpg.de/上提供所有注册的3D参考训练数据，渲染图像和基于web的评估站点。