OE：Operation and Engineering
多相机 RGB 无标记（Markerless）动捕公开数据集汇总（全部可下载、带标定 + 同步多视角 RGB）
适合你这套多目 RGB 无标记动捕、三角测量、SMPL 拟合、机器人技能迁移项目做算法验证、模型训练、精度评估。
共同特征：多台同步标定 RGB 相机 + 多视角视频 + 3D 真值（标记动捕 / 多目重建标注）+ 相机内外参标定文件
1. Human3.6M（最经典、用得最多，首选基准）
- 配置：4 台同步 50Hz RGB 相机，室内单人，11 位受试者，15 类日常动作（行走、打电话、坐下、交谈等），360 万帧vision.ima…
- 真值：Vicon 标记动捕 3D 关节真值、激光人体扫描模型
- 特点：场景简单、背景干净，非常适合验证三角测量、MMPose/HRNet/ViTPose、SMPLify；缺点只有单人、遮挡偏少
- 获取：注册协议后下载
- 适用：基线对比、单人数值评估（MPJPE）
2. CMU Panoptic Dataset（超多视角、多人交互，强烈推荐）
- 配置：480 路 VGA + 26 路 HD 同步 RGB 相机，硬件同步、完整标定，穹顶采集空间，多人社交交互、握手、交谈、群体动作CMU Panopt…
- 真值：COCO 格式 3D 人体关键点、人脸、手部标注
- 特点：多人、大量自遮挡 / 互遮挡，和你方案里【遮挡痛点】完美匹配；非常适合做多视角关联、跨人区分算法测试
- 获取：官网工具包下载，配套 PanopticStudio 可视化
- 适用：多人动捕、遮挡鲁棒性验证
3. TotalCapture（8 台 HD，60Hz，高帧率技能动作）
- 配置：8 台标定 HD RGB 相机，60Hz，5 名受试者，动作包含 ROM 关节活动度、行走、表演、自由动作、跑跳；附带 IMU 和 Vicon 真值arXiv
- 特点：帧率高、动作幅度大，很贴近机器人技能迁移、操作动作；同步质量高，适合测试高速运动下的同步 + 三角测量
- 协议：CC BY 4.0，科研免费
- 适用：高速动作、高帧率链路验证、IMU + 视觉融合
4. MPI-INF-3DHP（室内 + 野外、绿幕 + 自然场景）
- 配置：14 台同步 RGB 相机，8 个受试者，室内绿幕 + 户外真实场景，动作丰富，包含很多自遮挡姿态
- 真值：多目无标记重建得到的 3D 关节标注
- 特点：同时有受控室内和野外光照干扰样本，适合测试光照变化、复杂背景对检测的影响
- 注意：测试集很多是单视角，训练集才是完整多视角序列
5. TNT15（8 路 RGB+IMU，办公室普通环境）
- 配置：8 台同步 RGB 工业相机 + 10 个 IMU，普通办公室环境，不是绿幕，贴近工业现场背景Institut f…
- 适合：和你项目【工业现场、复杂环境、传感器融合】场景贴近，可用来验证非理想背景下的无标记重建
- 科研协议免费下载
6. Campus & Shelf（早期经典小数据集，轻量快速调试）
- Campus：3 台相机、多人行走交互；Shelf：4 台相机、货架遮挡场景
- 体量很小、下载快，适合快速调试三角测量、极线关联代码原型；缺点动作简单、数据量少
7. FreeMan（野外多手机多视角，真实非实验室场景）
- 8 台手机同步采集、40 个受试者、10 种不同光照野外场景，规模很大，光照、背景干扰强arXiv
- 适合评估算法从实验室向真实现场迁移能力；缺点相机内参精度不如工业相机
8. Harmony4D（近距离人体交互、重度遮挡）
- 20 + 同步相机，摔跤、格斗、贴身舞蹈等强接触、重度遮挡场景，附带 SMPL 网格标注arXiv
- 专门用来攻克你方案中自遮挡、互遮挡这个核心难点
国内公开数据集（国内访问友好）
东南大学多人无标记动捕数据集（国家基础学科公共科学数据中心）
- 11 路同步工业 RGB 相机、硬件同步，多人序列，分辨率 2048×1536，适合国内无标记多目方案对标，国内直链下载，不需要境外注册国家基础学…
选型建议（贴合机器人技能迁移方案）
- 算法基线、论文对比 → Human3.6M
- 多人、遮挡、鲁棒性测试 → CMU Panoptic / Harmony4D
- 高速操作动作、高帧率验证 → TotalCapture
- 贴近工业杂乱背景、光照干扰 → TNT15 / FreeMan
- 代码原型快速跑通、验证三角测量逻辑 → Campus+Shelf
重要提醒
- AMASS：只有 SMPL 运动参数（BVH / 姿态参数），没有 RGB 视频图像，不能做多目视觉重建，不要当成多视角视频数据集！
- 上面这些数据集，都可以直接喂给整套管线：多路 RGB → 2D 关键点 (MMPose) → 三角测量 → SMPL 拟合 → 动作重定向验证
