数据集人工智能具身智能计算机视觉多模态机器人【免费下载链接】humanplus-1000项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/humanplus-ai/humanplus-1000点击查看免费下载HumanPlus-1000是一个大规模第一人称egocentric多模态人体行为数据集同步记录了人看到的画面、身体怎么动、手怎么操作、相机在三维世界中怎么走、正在做什么任务五类对齐信号专为具身智能Embodied AI、人体动作建模与机器人学习而设计。本文用一篇指南带你完整看懂这个数据集它包含哪些模态、每个 session 目录长什么样、annotation.hdf5怎么读、数据质量如何评估以及新手上手的第一步该做什么。 为什么需要第一人称多模态人体行为数据大多数视觉数据集只给视频运动数据集只给骨骼/姿态两者往往不同源、不同步。HumanPlus-1000 的出发点是让多种表征在同一次录制内天然对齐对齐维度含义人看到了什么头戴式双目鱼眼相机 深度估计身体如何运动全身运动、SMPL/SMPL-H 参数手如何与环境交互MANO 手部姿态与 3D 关节点人在三维世界中如何移动相机轨迹 / SLAM 轨迹正在执行什么任务活动摘要、动作叙事、原子动作标注所有模态通过共享时间戳对齐人体运动与相机轨迹还被统一到同一世界坐标系下可直接用于感知–动作perception–action联合建模。 核心看点6 大数据模态一览根据官方说明详见 README.md每个 session 按可用性提供以下模态1️⃣ 第一人称视觉Egocentric Vision立体鱼眼视频fisheye_left.mp4/fisheye_right.mp4校正/去畸变后的第一人称视频深度估计由 FoundationStereo 生成2️⃣ 人体运动Human Motion全身运动与 SMPL / SMPL-H 参数全身平移与朝向手部姿态HaMeR 算法提取3️⃣ 世界运动World Motion相机轨迹与 SLAM 轨迹DROID-SLAM重建世界坐标系下的相机位姿SLAM 稀疏点云4️⃣ 惯性感知Inertial Sensing10 个身体可穿戴 IMU 头部 IMU同步的姿态 / 加速度 / 角速度信号5️⃣ 标定信息Calibration相机内参、畸变参数、立体外参相机–人体标定与坐标系变换矩阵6️⃣ 语义元数据Semantic Metadata场景类型、任务/活动、时长、可用模态、数据质量指标️ 数据集目录结构一个 session 就是一个文件夹HumanPlus-1000 以session为基本单位组织数据。以预览版中的真实目录为例data/ └── session_20260903_113804/ ├── fisheye_left.mp4 # 左鱼眼视频 ├── fisheye_right.mp4 # 右鱼眼视频 ├── annotation.hdf5 # 时间同步的多模态标注 └── metadata.json # 会话/设备/质量元数据可以直接打开真实样例查看左鱼眼视频data/session_20260903_113804/fisheye_left.mp4右鱼眼视频data/session_20260903_113804/fisheye_right.mp4多模态标注文件data/session_20260903_113804/annotation.hdf5会话元数据data/session_20260903_113804/metadata.json 深度解析 annotation.hdf5多模态数据如何做到毫秒级同步annotation.hdf5是整个数据集的数据核心所有模态都通过共享时间戳对齐。官方给出的结构README.md简化如下annotation.hdf5 ├── calibration/ # 相机内外参、畸变、立体外参、坐标变换 ├── video/ # 视频文件引用、图像尺寸、timestamp_ns ├── slam/ # 相机位姿 T_slamworld_camera、点云 ├── depth/ # 深度图 有效范围 ├── imu/ # body(10路) 与 head 的加速度/姿态/陀螺仪 ├── body_motion/ # SMPL-H 姿态、身体关键点、足底接触概率 ├── hand_motion/ # 左右手 MANO 参数、3D 关节点、置信度 ├── synchronization/ # utc_ns、video_frame_indices全局对齐 └── behavior_annotation/ # 活动摘要 / 动作叙事 / 原子动作几个新手容易忽略的细节synchronization/是全局时间对齐的钥匙把视频帧号、IMU、SLAM 全部挂到同一时间轴上hand_motion/中每只手都带valid与confidence字段做手部任务时应先过滤低置信度帧calibration/里的T_head_camera与T_mocapworld_slamworld让人体运动和相机轨迹处在同一世界坐标系可直接做感知–动作联合建模。 metadata.json 速查3 步评估数据质量每个 session 的 metadata.json 都有 6 个固定区块新手读数据前建议先看它区块关键字段用途sessionduration_sec、scene_type、location_id了解时长与场景住宅/卧室/客厅/浴室等participant身高、体重、臂长、肩宽等做人体相关建模的人体参数capturevideo_fps: 30、分辨率 1920×1200、IMU 数量确定采样率与传感器配置availabilityrgb / imu / slam / depth / body / hand…快速判断该 session 有哪些模态可用processingslamdroid、bodyCLOTHO、handHaMeR、depthFoundationStereo复现与溯源qualityslam_success、body_valid_ratio、hand_valid_ratio、depth_valid_ratio过滤低质量 session例如预览 session 中 quality 显示body_valid_ratio: 1.0、depth_valid_ratio: 1.0但hand_valid_ratio仅约 0.31——做手部建模时就需要据此降权或过滤。 典型使用场景这份数据能做什么具身智能与 VLA 模型训练第一人称视觉 手部动作 任务标注天然构成看–想–做的数据对人体动作生成与预测SMPL-H 全身序列 足底接触概率适合动作建模与物理一致性研究机器人操作学习手部 MANO 姿态与 3D 关节点可迁移到灵巧手策略SLAM 与 6DoF 头部追踪评测真实场景 已知 IMU 先验适合评测头戴式 SLAM多模态时间同步研究视频、IMU、SLAM 的timestamp_ns提供了现成的对齐基准。 预览版 vs 完整版如何获取数据当前发布仓库提供100 个 demo session 的预览子集本仓库data/目录下包含 34 个示例 session 文件夹用于演示数据格式、模态、标注与研究工作流完整数据集如需访问完整的 HumanPlus-1000可联系官方邮箱 infohumanplus.xyz预览数据覆盖住宅、卧室、客厅、浴室等真实室内场景30 FPS 录制平均单段约 30 秒数据集遵循CC BY-NC 4.0许可非商业用途可自由使用与分享。✅ 新手上手三步走先读元数据打开 metadata.json确认availability中你需要的模态为true并检查quality指标再看标注结构用h5py打开 annotation.hdf5按本文的 HDF5 结构图逐组读取最后跑通可视化参考官方 READMEREADME.md中的 viewer 说明加载一个 session 同时查看视频帧、身体骨架与相机轨迹确认时间同步无误。一句话总结HumanPlus-1000 第一人称视觉 × 全身/手部运动 × 世界轨迹 × IMU × 任务语义五路信号按时间戳与世界坐标系双重对齐——这正是具身智能时代最稀缺的感知–动作配对数据。赞分享数据集人工智能具身智能计算机视觉多模态机器人【免费下载链接】humanplus-1000项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/humanplus-ai/humanplus-1000点击查看免费下载相关推荐用FoundationStereo深度估计做第一人称3D感知HumanPlus-1000深度模态上手指南用FoundationStereo深度估计做第一人称3D感知HumanPlus 1000深度模态上手指南 HumanPlus 1000 是一个大规模第一人称数据集人工智能具身智能计算机视觉多模态机器人Ego4D完整指南终极第一人称视频数据集的快速入门Ego4D完整指南终极第一人称视频数据集的快速入门 Ego4D作为全球领先的第一人称视频数据集为机器学习和计算机视觉研究提供了前所未有的多模态数据资源。这个Rustworkx与NetworkX深度对比谁才是Python图处理的终极选择Rustworkx与NetworkX深度对比谁才是Python图处理的终极选择 在数据科学与复杂网络分析领域图处理工具的选择直接影响项目效率与扩展性。 R后端创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考