MPI-INF-3DHP Dataset下载

weixin_39820835 2023-11-23 20:01:40
3D人体姿态估计数据集，含2D和3D关键点信息。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/wangfh7/88516252?utm_source=bbsseo
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MPI-INF-3DHP Dataset
3D人体姿态估计数据集，含2D和3D关键点信息。
EvoSkeleton:CVPR 2020论文（口头陈述）的官方项目网站“级联的深度单眼3D人体姿势估计和进化训练数据”
Evo骨架 这是该项目的网站，其中包含CVPR 2020论文“具有演化训练数据的级联深层单眼3D人体姿势估计”的相关文件。 使用和说明分为几个部分，分别用于不同的目的。 请访问相应的子页面以获取详细信息。 消息： （2021-04-08）：版本v-1.0。 加强了对预训练模型的支持。 更多细节已添加到补充材料中。 级联2D到3D提升 详细介绍了如何训练级联模型以将2D关键点提升到H36M上的3D骨架。 如果您不想准备综合数据并自己训练模型，则可以访问示例预训练模型并按照中的。 该模型可用于野外推断以及在MPI-INF-3DHP上重现结果。 可以在访问MPI-INF-3DHP的评估指标。 H36M的性能（） 协议1 平均 先生 碟片 吃 迎接 电话 照片 姿势 采购。 坐 坐下 抽烟 等待 WalkD。 走 WalkT。 等。 （ICCV'17） 62.9 51.8
3D人体重建及着装人体分割和配准相关数据集清单（19年及以前）.pdf
参考于：https://blog.csdn.net/hwj_wayne/article/details/104071703
DataLoader处理MPI_INF_3DHP测试数据集
目录结构如图 annot-test.h5是OriNet提供的，链接在这https://github.com/chenxuluo/OriNet-demo annot-test.h5提供了3DHP测试数据集的大部分信息，包括3D关节位置、图片名字等，但是没有图像信息，所以需要自己用cv2提取图像信息。 代码如下 class MyDatasets(Dataset): def __init__(self): self.file = h5py.File('annot-tes.
数据集的信息总结(自己看到新的就会更新）
人体姿态： LSP (2D)   地址：http://sam.johnson.io/research/lsp.html   样本数：2K   关节点个数：14   全身，单人FLIC (2D)   地址：https://bensapp.github.io/flic-dataset.html   样本数：2W   关节点个数：9   全身，单人MPII (2D)   地址：http://human...
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