ETH 数据集概览
ETH（瑞士苏黎世联邦理工学院，ETH Zurich）长期为计算机视觉、机器人、行为分析以及区块链等领域提供公开数据集。下面按研究方向对常见的 ETH 系列数据集进行归类、功能说明，并给出官方下载或说明页面链接。
1. 行人检测 & 群体行为数据
| 数据集 | 主要内容 | 典型应用 | 下载/说明链接 |
|---|---|---|---|
| ETH 行人检测数据集 | 城市街道、湖畔等多场景的行人图像，标注包括边界框、姿态等。适用于行人检测、重识别、跟踪等任务 | 行人检测、自动驾驶安全评估 | <http://www.yuyconstruction.com/ |
| ETH/UCY 行人轨迹数据集 | 俯视视角下的多人行人轨迹，覆盖 ETH 与 UCY 两所校园的多个真实场景。常用于社会行为建模、轨迹预测 | 行人行为分析、群体运动建模 | <https://selectdataset.com/ |
| ETH 行人数据集（详细介绍） | 同上，提供行人检测、跟踪、行为分析的完整标注 | 同上 | <https://www.baozhengbxg.com/ |
2. 3D 重建、SLAM 与结构光测量
| 数据集 | 内容概述 | 适用任务 | 链接 |
|---|---|---|---|
| ETH SfM（Structure‑from‑Motion）数据集 | 由多视角二维图像构建三维模型的基准，评估不同 SFM 方法的性能 | 结构光测量、特征匹配评估 | <https://paperswithcode.com/ |
| ETH3D 数据集 | 包含室内外高分辨率图像与激光扫描点云，提供 SLAM 与立体视觉基准。官方主页 https://www.eth3d.org/ ，元数据 JSON 可通过 DOI 获取 | 多视图 3D 重建、SLAM 评测 | <https://service.tib.eu/ |
| ETH3D SLAM & Stereo Benchmarks | 同上，提供评估程序、相机模型实现等资源 | 同上 | <https://github.com/ETH3D > |
| ETH3D 处理管道（开源） | 用于从激光扫描和图像创建多视图基准数据集的完整工具链 | 数据预处理、基准构建 | <https://gitcode.com/ |
3. 眼动估计（Gaze Estimation）
| 数据集 | 规模与特点 | 研究价值 | 链接 |
|---|---|---|---|
| ETH‑XGaze | 超过 100 万张高分辨率图像，覆盖极端头部姿态与视线变化；110 名受试者、18 台 DSLR、可调光照 | 解决现有眼动数据集姿态/视线受限的问题，提升模型鲁棒性 | <https://ait.ethz.ch/projects/2020/ETH-XGaze >（官方页面） GitHub 项目页 <https://github.com/hjsonghjsong/ETH_gaze > |
4. 区块链 / 以太坊（Ethereum）数据
| 数据集 | 内容 | 用途 | 链接 |
|---|---|---|---|
| XBlock‑ETH | 以太坊区块、交易、合约、ERC20/721 等信息的 CSV 形式数据，覆盖 0‑16.5 M 块，便于不运行节点即可进行链上分析 | 区块链研究、智能合约分析、金融数据挖掘 | <https://xblock.pro/xblock-eth.html > |
| EX‑Graph | 以太坊链上交易与 X 社交平台关注关系的图结构数据，适用于链上链接预测、洗钱检测等任务 | 图学习、链上行为分析 | <https://github.com/Persdre/EX-Graph > |
5. 其他相关资源
- ETH 数据集在 Papers with Code 上的汇总：提供基准排行榜、代码实现等信息，便于快速对比最新方法。
- ETH 数据集的引用格式（如 ETH3D）：Thomas Schops 等 (2024) “Dataset: ETH3D dataset”, DOI 10.57702/j9k50tdy。
如何获取与使用
- 访问官方主页或 GitHub：大多数数据集提供直接下载链接或通过申请获取（如 ETH‑XGaze 需注册）。
- 遵守许可：多数数据集采用 CC‑BY‑NC‑SA 或类似开源许可，使用时请保留原始版权信息。
- 引用建议：在学术论文中请使用对应的 DOI 或作者列表（如 ETH3D、ETH‑XGaze 官方论文），确保可追溯性。
小结：ETH 数据集并非单一数据集，而是一系列由 ETH Zurich 维护的高质量公开数据资源，覆盖行人检测、群体行为、三维重建、眼动估计以及区块链等多个前沿研究方向。通过上述链接即可获取原始数据、基准代码和详细文档，帮助研究者快速开展实验并进行公平比较。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！