发布 MoCapAct 数据集, 应用在 运动捕捉、模仿学习 领域

本次发布的数据集 MoCapAct, 该数据集名为MoCapAct，包含了超过50万个专家MoCap追踪策略生成的模拟人形角色的运动轨迹，总计涉及6700万个环境转换。这些策略涵盖了广泛的人类运动行为，如走路、跑步以及更复杂的动作，如侧手翻等。该数据集被用于评估H-GAP在表示运动先验以及在模仿学习和控制任务中的性能。其规模宏大，包含超过50万个回放和6700万个环境转换，旨在应对模仿学习及相关下游控制任务。

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