AGORA （Avatars in Geography Optimized for Regression Analysis）
数据集的用途：训练和评估“从图像中估计三维人体姿势”。
AGORA 是一个具有高度逼真和高度准确的真值的合成数据集。
使用有各种姿势和自然服装的4240个商业上可获得的、高品质、纹理丰富的人体扫描（这包括257个儿童扫描）。
通过将SMPL-X身体模型（带有面部和手）拟合到3D扫描来创建参考3D姿势和身体形状（考虑到服装）。（作为真值）
通过使用基于图像的照明或3D环境渲染对每幅图像中5到15人进行渲染，创建约14K的训练图像和3K的测试图像，并注意使图像在物理上合理且真实。最终，AGORA 共有173K张渲染图像。
## AGORA 数据集包含如下数据：
-- 训练、验证、测试图像（.png, 分辨率：1280x720 ， 3840x2160）
-- 训练和验证图像对应的：
** Masks（ .png, 分辨率：1280x720 ， 3840x2160）
** SMPL-X/SMPL真值（.pkl 和 .obj）
** 相机信息
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论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2104.14643.pdf
下载链接（需要注册）：
https://agora.is.tuebingen.mpg.de/
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样例图像：
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样例masks：
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样例SMPL-X真值（*.obj）
END
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