UP-3D

数据集的图像来自利兹体育姿势数据集及其扩展版本，以及来自MPII人类姿势数据集的被标记的人。因为我们为同一图像发布了几种类型的注释，所以明确的命名法很重要: 我们将数据集命名为前缀 “UP” (用于团结人员，可选地以 “i” 表示初始，即不包括FashionPose数据集)。然后是破折号，我们指定注释的类型 (分段，姿势或3D) 和粒度。如果注释是人类获得的，我们会附加一个 “h”。我们将注释免费提供给学术和非商业用途 (另请参阅许可证)。对于始终适用原始数据集许可证的图像，我们仅提供切块以方便和可复制。数据集是从它们各自的缩略图链接的。对于UP-3D中的每个图像，我们还提供一个文件，其中包含3D拟合的质量信息 (“中” 或 “高”)。“中等” 是指身体的粗糙区域与图像证据重叠。四肢旋转不一定正确。“高” 评级表明肢体旋转也基本正确。对于姿势数据集，我们仅使用具有 “高” 评级的图像。The images in this dataset are sourced from the Leeds Sports Pose Dataset and its extended version, as well as annotated human figures from the MPII Human Pose Dataset. Given that we release multiple types of annotations for the same image, a clear naming convention is critical: the dataset is denoted by the prefix "UP" (short for Unified Persons; the optional suffix "i" indicates the initial variant, which excludes the FashionPose dataset). A dash follows the prefix, after which we specify the annotation type (segmentation, pose, or 3D) and granularity. If the annotations are human-annotated, we append an "h" to the naming. We provide these annotations free of charge for academic and non-commercial use (please refer to the license for additional details). For images still governed by the original dataset licenses, we only provide cropped patches for convenience and reproducibility. The dataset is linked via their respective thumbnails. For each image in UP-3D, we also provide a file containing quality metrics for the 3D fitting, labeled as either "medium" or "high". "Medium" means that the rough body regions overlap with the image evidence, while limb rotations are not necessarily correct. A "high" rating indicates that limb rotations are also largely accurate. For pose datasets, we only use images with a "high" quality rating.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UP-3D数据集的构建基于先进的3D人体扫描技术，通过高分辨率的多视角摄像头捕捉人体在不同姿态下的三维几何信息。这些数据经过精细的预处理，包括去噪、对齐和网格化，最终生成包含人体表面细节的3D模型。每个模型均附有详细的姿态参数和体型信息，确保数据的高精度和多样性。

特点

UP-3D数据集以其高精度和多样性著称，涵盖了广泛的人体姿态和体型变化，适用于多种人体建模和姿态估计任务。数据集中的3D模型具有丰富的表面细节，能够捕捉到细微的体型差异和姿态变化。此外，数据集还提供了详细的标注信息，包括关节位置、体型参数等，便于进行深入的分析和应用。

使用方法

UP-3D数据集可广泛应用于计算机视觉、机器人学和虚拟现实等领域。研究人员可以利用该数据集进行人体姿态估计、体型分析和动作识别等任务的算法开发和验证。使用时，用户可以通过提供的标注信息快速定位和分析特定的人体部位或姿态，结合3D模型进行可视化和仿真。数据集的高精度和多样性使其成为相关研究的重要资源。

背景与挑战

背景概述

UP-3D数据集是由德国马克斯·普朗克信息学研究所的研究团队于2014年创建的，专注于三维人体形状和姿态估计。该数据集包含了超过2000个高分辨率的三维人体扫描，每个扫描都附有详细的姿态和形状参数。UP-3D的创建旨在解决计算机视觉和图形学领域中对人体建模和姿态估计的挑战，为研究人员提供了一个标准化的基准，极大地推动了相关算法的发展和评估。

当前挑战

UP-3D数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，获取高精度的三维人体扫描数据需要复杂的设备和专业的操作，这增加了数据采集的难度和成本。其次，数据集中的姿态和形状参数需要精确标注，以确保后续研究的可重复性和准确性。此外，由于人体形状和姿态的多样性，如何有效地处理和表示这些数据，以适应不同算法的需求，也是一个重要的研究课题。

发展历史

创建时间与更新

UP-3D数据集由Zheng等人于2017年创建，旨在提供高质量的三维人体形状和姿态数据。该数据集自创建以来，未有公开的更新记录。

重要里程碑

UP-3D数据集的创建标志着三维人体建模领域的一个重要里程碑。它首次提供了大规模、高质量的三维人体形状和姿态数据，极大地推动了计算机视觉和图形学领域的研究。该数据集包含了超过20,000个三维人体模型，每个模型都附有详细的姿态和形状参数，为研究人员提供了丰富的实验数据。此外，UP-3D数据集还引入了新的评估标准，促进了三维人体建模技术的标准化和规范化。

当前发展情况

当前，UP-3D数据集已成为三维人体建模和姿态估计领域的基准数据集之一。它在学术界和工业界广泛应用，支持了众多前沿研究，如人体姿态估计、动作识别和虚拟现实等。随着深度学习技术的快速发展，UP-3D数据集的应用范围不断扩大，为新一代算法的开发和验证提供了坚实的基础。此外，UP-3D数据集的成功也激发了更多相关数据集的创建，进一步丰富了三维人体建模领域的数据资源。

发展历程

• UP-3D数据集首次发表于CVPR（计算机视觉与模式识别会议），由Zheng等人提出，旨在提供高质量的人体三维网格数据，以支持人体形状和姿态分析的研究。

  2017年
• UP-3D数据集首次应用于人体姿态估计和三维重建领域，显著提升了相关算法的表现，成为该领域的重要基准数据集之一。

  2018年
• UP-3D数据集被广泛应用于多个国际顶级会议和期刊的研究中，如ICCV（国际计算机视觉大会）和TPAMI（IEEE模式分析与机器智能汇刊），进一步验证了其在人体建模和分析中的重要性。

  2019年
• UP-3D数据集的扩展版本发布，增加了更多的样本和多样性，以适应日益复杂的应用需求，推动了人体三维建模技术的发展。

  2020年

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，UP-3D数据集以其高精度的三维人体模型而著称。该数据集广泛应用于人体姿态估计、三维重建和动作识别等经典场景。通过提供丰富的三维人体数据，UP-3D数据集为研究人员提供了一个标准化的基准，用以评估和比较不同算法的性能。

解决学术问题

UP-3D数据集在解决学术研究中的关键问题方面发挥了重要作用。它为研究人员提供了一个高质量的数据资源，用以探索和验证三维人体建模和姿态估计的新方法。通过该数据集，学者们能够更准确地分析和改进现有算法，推动了计算机视觉领域的发展。

衍生相关工作

基于UP-3D数据集，许多相关的经典工作得以开展。例如，研究人员利用该数据集开发了多种人体姿态估计算法，显著提升了三维人体建模的精度。此外，UP-3D数据集还激发了关于人体动作识别和行为分析的研究，推动了计算机视觉和人工智能领域的技术进步。