Human3.6M
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2023-07-05
相关数据集
Human3.6M Dataset
Human3.6M是一个大规模3D人体运动捕捉数据集，由Catalin Ionescu等研究人员于2014年创建。该数据集包含360万帧高质量3D人体姿态数据，采集自11名专业演员在17种日常场景中的动作，如讨论、吸烟、打电话等。数据集提供高分辨率视频、精确的3D关节位置、像素级身体部位标注等丰富信息，是计算机视觉领域人体姿态估计和动作识别研究的重要基准资源。
知名数据集90
Human3.6M
该数据集是社区中经常使用的一个真实世界数据集，包含了360万张图片，这些图片被分为七个部分。具体来说，指定的训练集包括S1、S5、S6、S7和S8，而S9和S11则作为测试集。整个数据集的规模达到了360万张图片，所涉及的任务是人体姿态估计。
arXiv770
Human3.6M
多样性和大小 • 360 万张 3D 人体姿势和相应图像 • 11 位专业演员（6 男，5 女） • 17 种场景（讨论、吸烟、拍照、打电话……） 准确捕捉和同步 • 高分辨率来自 4 个校准摄像机的 50Hz 视频 • 来自高速运动捕捉系统的准确 3D 关节位置和关节角度 • 每种配置的像素级 24 个身体部位标签 • 飞行时间范围数据。
OpenXLab30
Human3.6M
多样性和大小 • 360 万张 3D 人体姿势和相应图像 • 11 位专业演员（6 男，5 女） • 17 种场景（讨论、吸烟、拍照、打电话……） 准确捕捉和同步 • 高分辨率来自 4 个校准摄像机的 50Hz 视频 • 来自高速运动捕捉系统的准确 3D 关节位置和关节角度 • 每种配置的像素级 24 个身体部位标签 • 飞行时间范围数据。
OpenDataLab2026-07-05 更新18290
Human3.6m
Human3.6m是由奥格斯堡大学等机构采用的经典人体姿态数据集，包含7名演员执行15类动作的3D骨骼序列。该数据集以50Hz频率采集，包含32个关节点，经预处理后常采用22个动态关节进行模型训练，每段序列采样256个随机样本。数据通过专业运动捕捉系统在受控环境中录制，经指数映射转换为三维坐标。该资源主要应用于人体姿态预测研究，通过分析历史关节序列预测未来运动轨迹，为自动驾驶、人机交互等场景提供关
arXiv2025-11-19 更新3350
