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license: other
license_name: source-specific-terms
license_link: https://huggingface.co/datasets/WhynotGPT/Pretrain/blob/main/README.md#source-provenance
tags:
  - hand-pose-estimation
  - pretraining
  - egonet
  - jpeg
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# EgoNet 统一 Pretrain 数据入口

最新整理：**2026-10-26 / Q95 JPEG**。

进入 [本轮下载说明](releases/20261026_q95/README.md)、[统一 catalog](releases/20261026_q95/catalog.json) 和 [实时上传状态](releases/20261026_q95/upload_status.json)。只有 `complete=true` 才表示全部新增分片已经上传并完成远端 SHA-256 核验。每个源的 train/val/test 保持独立，数据全量不等于全部用于训练。

| 数据 | 本次处理 | 存储入口 |
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| H2O / ARCTIC 多视角抽帧 | 新增 440,688 张 Q95 RGB、深度、标定和原标注 | `releases/20261026_q95/h2o_arctic_q95/` |
| ImagePose 手部放大版 | 新增 102,755 张 Q95；COCO/HInt/MPII/NZSL，保留全部已导出手 | `releases/20261026_q95/imagepose_q95/` |
| WHIM 20% 选样 | 新增 407,083 个 Q95 RGB/标注对：400,110 train、6,973 test | `releases/20261026_q95/whim_q95/` |
| 新版实例 Pretrain 配套数据 | canonical/refit 标签、统计、数据 manifest、采样 catalog | `releases/20261026_q95/training_metadata/` |
| InterHand2.6M 5 fps | 已存在，不重复上传；44 个分片哈希核验 | 本仓库 `InterHand2.6M/` |
| Re:InterHand Q95 | 已存在，不重复上传；88 个分片哈希核验 | [WhynotGPT/ReInterHand-JPEG-Q95](https://huggingface.co/datasets/WhynotGPT/ReInterHand-JPEG-Q95) |
| EgoRenderer Ver.005 | 已存在，不重复上传；203 个当前训练包均被覆盖 | [WhynotGPT/EgoRenderer-Ver005](https://huggingface.co/datasets/WhynotGPT/EgoRenderer-Ver005) |

本仓库旧 `ReInterHand/` 是历史原始存储镜像。需要 Q95 时使用上表单独的 Q95 仓库，避免再下载旧 PNG。EgoRenderer 沿用已上传的 RGB MP4，并非 Q95 JPEG；这次没有重复编码渲染视频。深度保留无损 PNG。

新 RGB 每张检查 JPEG 格式、Q95 量化表、大小与已有源 SHA-256，不缩放、不二次编码；逐文件校验表随分片发布。InterHand 原始包保持原样，**2,590,347/2,590,347 张 JPEG 全量头部检查均为 Q95**，未发现异常；这是格式/量化表检查，不冒充每张完整像素解码。训练目标和参数约定不由此次存储迁移改变。

## Source provenance

这是多源整理入口，不将所有来源重新声明为同一种许可证。各源原有署名、说明和使用条款保留：

- [InterHand2.6M](https://mks0601.github.io/InterHand2.6M/) 与 [Re:InterHand](https://mks0601.github.io/ReInterHand/)：原 CC BY-NC 4.0；原始许可和发布信息分别见对应目录/仓库。
- [H2O](https://github.com/taeinkwon/h2odataset)、[ARCTIC](https://github.com/zc-alexfan/arctic)：原数据来源和变换信息保留在样本清单及 README。
- [COCO-WholeBody](https://github.com/jin-s13/COCO-WholeBody)、[HInt](https://github.com/ddshan/hint)、[CMU HandDB / MPII / NZSL](https://domedb.perception.cs.cmu.edu/handdb.html)：放大派生数据保留原图 hash、仿射和原始 split；HInt 只含本机已有 EPIC/New Days，不包含缺失的 Ego4D RGB。
- WHIM：来源 revision、原始/替换选样及 WiLoR 伪标注身份记录在配套 `FINAL_STATUS.json`、`pairs.jsonl` 和 README。当前训练只用其 2D 投影监督。
- EgoRenderer：复用已有发布的 provenance 和访问设置，不覆盖其历史标签或修改原仓库。

官方完整数据、20% 时间抽帧池、当前质量筛选后的训练子集是不同概念；具体数量与训练使用范围见本轮 README。此入口不包含 MANO 模型 pkl、模型 checkpoint 或登录凭据。