收藏丨OpenDataLab 8个新上架的超大数据集资源分享,涵盖高保真3D人体重建、3D车道线数据集等

用OpenDataLab下载PASCAL VOC 2007等公开数据集 这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。 阅读详情

OpenDataLab平台自上线以来,数据集覆盖规模已经超过4500个,任务类型超1200个,吸引了业界朋友的广泛关注。

本文汇总了OpenDataLab平台上架的多个领域超大规模数据集,内含来自智能数字内容、智能交通等研究团队发布的动态4D人脸数据集、高保真合成人体数据集、多模态人体数据集、高质量物体场景数据、大规模游戏生成数据集、全新的用于检验人体新视角生成的数据集、第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集等,以飨同好。

No.1 OpenXD-RenFace

● 领域:动态4D人脸数据集

● 简介:

RenFace是唯一的大规模全头且包含丰富细粒度发型的人头数据集,同时包含音素均衡的话术视频。ID 数达到 500+。总采集帧数数量达到80M,视角数达到60个,图像分辨率达到2k。该数据集包含多人种,多年龄段,多民族被采集人,与多个高细粒度发型发色搭配,并同时对朗读语料进行音视频采集。动态4D人脸数据集未来可应用于:2D/3D数字人脸生成、人脸重建捕捉等领域。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-RenFace/download

No.2 OpenXD-RenBody

● 领域:动态4D⼈体数据集

● 简介:

RendBody 数据集涵盖多人种,多年龄段,多民族,多朝代及多种特殊技能的人体数据特性,是目前最大规模的高清多视角人体动作捕捉数据集。该数据集ID数量达到500+,以多达60个视角、3000x4096分辨率的视频形式捕捉了人体形态、动作和衣服的丰富高清细节,并提供了完备的数据标注和处理工具,包括人员信息、衣物类型、动作类别的手工标签,以及相机标定、前背景分割、参数化模型等工具数据标注。动态4D人体数据集在数字人体重建、动画、生成等领域有广泛的应用场景。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-RenBody/download

No.3 OpenXD-SynBody

● 领域:高保真合成人体数据集

● 简介:

SynBody数据集是大规模合成人体动态数据集,包含丰富的高精度人物模型,动作序列,多样的场景,并借助UnrealEngine渲染输出高保真的视频和标注信息。SynBody在不同风格的环境中构建多人的动态场景,人物涵盖不同服装、体型、性别、年龄段的700多个人体模型数据,采用站立、行走、奔跑、跳跃、舞蹈等丰富的动作类型驱动人体模型,并提供了相应的SMPL/SMPLX标注。该数据集补充了学界大规模动态人体合成数据集的空缺,将支持单视角人体参数化模型估计、多视角人体参数化模型估计、人物检测分割等多种下游任务,并有助于推动虚拟数据训练方法的探究。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-SynBody/download

No.4 OpenXD-OmniObject3D

● 领域:高质量物体场景数据

● 简介:

Object数据集将构建全球最大的高精度真实物体3D数据集,包含约 6000 个真实物体扫描模型及其环绕视频,覆盖 190 个常见静物类别,填补了学界大规模真实物品 3D 模型数据集的空缺。该数据集将支持神经渲染、表面重建、点云识别等多种任务的泛化性和鲁棒性的研究,并有利于搭建 2D-3D 理解和算法融合的桥梁。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-OmniObject3D/download

No.5 OpenXD-HuMMan

● 领域:多模态人体数据集

● 简介:

HuMMan数据集是全球最大的多模态人体数据集,包含1000人,500个覆盖人体主要肌肉群的动作,8种不同的模态,超过40万段视频,6000万帧数据。数据采集基于RGB-D相机及一部移动端设备,支持动作识别、人体参数化模型预测、人体外表面重建等相关研究。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-HuMMan/download

No.6 OpenXD-GTA-Human

● 领域:大规模游戏生成数据集

● 简介:

通过协同大量计算计算节点同步运行游戏Grand Theft Auto V (GTA-V),我们采集了GTA-Human,一个大规模数据集(2万段视频及140万帧SMPL参数标签)。除规模之外,GTA-Human利用了游戏引擎中丰富的素材生成了多样的数据,有些数据在真实条件下是难以采集的:超过600个不同性别、年龄、种族、身型、服装的人物;2万段不同的动作序列包括各类日常活动;六种主要的地点,从城市街道到野外,提供了完全不同的背景;每个序列的相机姿态从现实分布中采样;人与环境的交互产生了不同程度的遮挡;游戏内的时间影响了光照条件;天气系统模拟了现实中的气候。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenXD-GTA-Human/download

No.7 GeneBody

● 领域:全新的用于检验人体新视角生成的数据集

● 简介:

GeneBody是一个全新的用于检验人体新视角生成的数据集。GeneBody提供48个视角的总共100个不同体态、衣物、外饰的表演者的370段动作序列,共295万帧图片,涵盖了从日常场景到专业场景中不同的人体动作和外观。另外数据集还提供逐帧的SMPLx估计和前景分割。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/GeneBody/download

No.8 OpenLane

● 领域:第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集

● 简介:

OpenLane 是迄今为止第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集。我们的数据集从公共感知数据集 Waymo Open Dataset 中收集有价值的内容,并为 1000 个路段提供车道和最近路径对象(CIPO)注释。简而言之,OpenLane 拥有 200K 帧和超过 880K 仔细注释的车道。我们公开发布了 OpenLane 数据集,以帮助研究界在 3D 感知和自动驾驶技术方面取得进步。

● 下载链接:https://opendatalab.org.cn/OpenLane/download

以上就是本次分享,更多精彩的数据集干货,欢迎访问OpenDataLab官网:https://opendatalab.org.cn/。还有哪些想看的内容,快来告诉小助手(opendatalab_yunying)吧。

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Fast-BEV:面向车端部署的高效BEV感知模型 BEV(鸟瞰图)感知是自动驾驶环境理解的核心范式,其本质是将多视角图像几何映射为结构化2.5D空间表征。传统基于Transformer的BEV模型虽精度高,但因Deformable Attention等模块带来巨大显存开销与计算延迟,难以满足车规级实时性与嵌入式资源约束。Fast-BEV通过CNN主干+轻量空间条件通道注意力(SCCA)+分层深度估计的混合架构,在保留几何一致性前提下显著降低FLOPs与显存占用;其设计强调‘训练复杂、推理极简’,支持TensorRT量化与Jetson部署,已在nuScene 阅读详情

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