2D和3D人体姿态数据集_3d人体关节多少个参数

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2D数据集

• LSP
  地址：http://sam.johnson.io/research/lsp.html
  样本数：2k
  关节点数：14
  全身，单人
• FLIC
  地址：https://bensapp.github.io/flic-dataset.html
  样本数：2W
  关节点个数：9
  全身，单人
• MPII
  地址：http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/
  样本数：25K
  关节点个数：16
  全身，单人/多人，40K people，410 human activities
• MSCOCO
  地址：http://cocodataset.org/#download
  样本数：>= 30W
  关节点个数：18
  全身，多人，keypoints on 10W people
• AI Challenge
  地址：https://challenger.ai/competition/keypoint/subject
  样本数：21W Training, 3W Validation, 3W Testing
  关节点个数：14
  全身，多人，38W people
• PoseTrack
  地址：https://www.posetrack.net/users/download.php

3D数据集

• Human3.6M
  地址：http://vision.imar.ro/human3.6m/description.php
  样本数：360W 1，5，6，7，8 train； 9，11 test
  3D，11 people
• HumanEva
  地址：http://humaneva.is.tue.mpg.de/
• Total Capture / CMU
  地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/panoptic-toolbox
  http://domedb.perception.cs.cmu.edu/dataset.html
• JTA Dataset
  地址：http://aimagelab.ing.unimore.it/jta
  https://github.com/fabbrimatteo/JTA-Dataset
• MPI-INF-3DHP
  地址：http://gvv.mpi-inf.mpg.de/3dhp-dataset/
  论文：Monocular 3D Human Pose Estimation In The Wild Using Improved CNN Supervision
• SURREAL
  地址：https://www.di.ens.fr/willow/research/surreal/data/
• 3DPW
  地址：
• UP-3D
  地址：http://files.is.tuebingen.mpg.de/classner/up/

• DensePose COCO
  地址：https://github.com/facebookresearch/DensePose
  https://www.aiuai.cn/aifarm278.html
  http://densepose.org/#dataset

PS：在数据处理阶段，3D比2D复杂很多。2D人体姿态识别在dataset和model方面都比3D成熟，2Dmodel也有很多户外，自然界的dataset，但是3D的dataset几乎都是indoor的。因为3D标注、识别的复杂，所以需要大量的传感器，摄像头去采集数据。

姿态估计等数据集收集整理：检测与姿态估计的评价标准、开源数据集、COCO和MPII的认识、COCO数据集的标注格式