---
license: mit
task_categories:
  - time-series-classification
tags:
  - imu
  - activity-recognition
  - motion-capture
  - human-motion
size_categories:
  - 100K<n<1M
---

# gem-analysis-humanml3d

HumanML3D 数据集，包含 3D 人体运动数据和文本描述。

## 下载方式

### 方式 1: 下载压缩版 (推荐，避免 rate limit)

数据集包含 16 万+ 小文件，直接下载可能触发 rate limit。推荐下载压缩版：

```bash
# 使用 huggingface-cli
huggingface-cli download --repo-type dataset yonful/gem-analysis-humanml3d humanml3d.tar.gz --local-dir .

# 解压
tar -xzf humanml3d.tar.gz
```

或使用 Python:

```python
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 下载压缩文件
hf_hub_download(
    repo_id="yonful/gem-analysis-humanml3d",
    filename="humanml3d.tar.gz",
    repo_type="dataset",
    local_dir="."
)

# 解压
import tarfile
with tarfile.open("humanml3d.tar.gz", "r:gz") as tar:
    tar.extractall()
```

### 方式 2: 直接下载所有文件

如果网络稳定，可以直接下载：

```python
from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id="yonful/gem-analysis-humanml3d",
    repo_type="dataset",
    local_dir="./HumanML3D"
)
```

## 数据集结构

```
HumanML3D/
├── new_joints/         # 3D 关节位置数据
├── new_joint_vecs/    # 旋转不变特征
├── texts/             # 文本描述
├── Mean.npy            # 均值
├── Std.npy             # 标准差
├── all.txt             # 所有样本列表
├── train.txt           # 训练集
├── val.txt             # 验证集
├── test.txt            # 测试集
└── train_val.txt       # 训练+验证集
```

## 数据集信息

- 文件数量: ~160,000
- 原始大小: ~1.6 GB
- 压缩后大小: ~1.3 GB

## 许可证

请参考原始数据源的许可证要求。

## 引用

```bibtex
@inproceedings{guo2022generating,
  title={Generating diverse and natural 3d human motions from text},
  author={Guo, Chuan and Zou, Shihao and Zuo, Xinxin and Wang, Sen and Ji, Wei and Li, Xingyu and Cheng, Li},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={5152--5161},
  year={2022}
}
```