human3.6数据集

Joints in H3.6M -- data has 32 joints, but only 17 retained; these are the indices.

序号数据集标注顺序关节名中文名
00hip臀部
11rhip右臀部
22rknee右膝盖
33rfoot右脚踝
46lhip左臀部
57lknee左膝盖
68lfoot左脚踝
712spine脊柱
813thorax胸部
914neck颈部
1015head头部
1117lshoulder左肩
1218lelbow左手肘
1319lwrist左手腕
1425rshoulder右肩
1526relbow右手肘
1627rwrist右手腕
### Human3.6M 数据集概述 Human3.6M 是一个广泛应用于人体姿态估计和动作识别任务的大规模数据集[^1]。此数据集不仅提供高质量的 RGB 视频流,还包含深度图像以及精确的 3D 姿态标注信息[^2]。其设计初衷是为了支持多视角下的 3D 人体姿态估计研究,因此成为该领域的重要资源之一[^4]。 #### 数据集特点 - **多模态数据**:包括 RGB 图像、深度图以及对应的 3D 骨骼关键点坐标。 - **多样化场景**:涵盖了多种日常活动的动作类别,例如走路、跑步、挥手等。 - **受试者多样性**:由多名参与者完成一系列标准化动作录制,确保数据具有较高的泛化能力[^3]。 #### 下载与访问方式 官方并未直接开放免费获取途径,但可以通过特定学术机构申请权限或者通过第三方共享平台获得压缩包形式的数据副本。例如,在 GitCode 上存在相关资源镜像站点供研究人员参考使用: 项目地址: [https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/89bfe](https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/89bfe) 需要注意的是,由于版权原因,部分子集可能仅限于教育用途或需签署协议后方可正式下载。 #### 使用说明文档概览 对于初次接触该数据集的研究人员来说,理解目录结构至关重要。通常情况下,解压后的文件夹会按照以下逻辑组织: - `S*` 表示不同的 Subject 编号; - 动作分类标签则以字母缩写命名(如 Directions, Discussion 等); 此外还需注意预处理环节的重要性——原始素材往往未经裁剪调整,故建议先运行脚本来提取感兴趣的关键帧并同步生成匹配的 ground truth 文件。 ```bash # 示例命令行操作流程展示如何加载指定 subject 的某一类动作序列 cd path/to/human3.6m/S1/ ls *.mp4 # 查看当前目录下所有视频片段列表 python preprocess.py --input_dir . --output_dir ./processed_frames/ ``` 上述代码展示了基本的预处理方法,具体实现细节取决于个人需求和技术栈差异。 ---
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