EgoBody

该数据集名为EgoBody，是一个大规模的数据集，用于在复杂的3D场景中，从第一人称视角估计人体姿态、形状和动作，捕捉了多样的社交互动。该数据集包含了多视角的同步RGB-D视频，以及丰富的人体姿态和形状的真实标注。规模上，它包含了125个序列，捕捉了各种互动场景。其任务是从第一人称视角进行3D全身姿态和形状的估计。

The dataset named EgoBody is a large-scale dataset dedicated to estimating human pose, shape and motion from first-person perspectives in complex 3D scenes, capturing diverse social interactions. It includes synchronized multi-view RGB-D videos, as well as rich ground-truth annotations for human pose and shape. In terms of scale, it contains 125 sequences that capture a wide variety of interactive scenarios. The core task of this dataset is 3D full-body pose and shape estimation from first-person perspectives.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

EgoBody是一个大规模数据集，用于研究社交互动中的人体3D形状和运动。它包含125个序列、36名受试者和15个室内3D场景，提供了多视角RGBD帧、第一人称RGB帧、眼动追踪等丰富数据，并标注了SMPL-X/SMPL的3D姿态和形状信息。