yolov5人体姿态估计数据集

### YOLOv5人体姿态估计适用的数据集对于YOLOv5进行人体姿态估计的任务，COCO数据集是一个广泛使用的选项。该数据集中包含了超过20万张标注过的图像，涵盖了多种场景下的人体姿态变化情况[^1]。 #### COCO 数据集特点 - **丰富的标注信息**：每幅图像是多个人物实例及其关键点的位置标记。 - **多样性**：人物的姿态、角度和遮挡程度各异，有助于训练鲁棒性强的模型。 - **高质量标签**：由人工精心校验过的关键点坐标确保了高精度的学习材料质量。为了准备适合YOLOv5输入格式的数据集，通常需要转换原始COCO JSON文件到YOLO所需的txt文件形式。这可以通过编写简单的脚本来完成： ```python import json from pathlib import Path def convert_coco_to_yolo(coco_annotation_file, output_dir): with open(coco_annotation_file) as f: coco_data = json.load(f) image_id_to_filename = {image['id']: image['file_name'] for image in coco_data['images']} keypoints_categories = {} for category in coco_data["categories"]: if 'keypoints' in category: keypoints_categories[category['id']] = category annotations_by_image = {} for annotation in coco_data["annotations"]: image_id = annotation["image_id"] if image_id not in annotations_by_image: annotations_by_image[image_id] = [] bbox = annotation["bbox"] # [x,y,width,height] keypoint_positions = annotation.get('keypoints', []) yolo_format_line = " ".join(map(str, [ *bbox, *[str(kp) for kp in keypoint_positions], str(annotation["category_id"]) ])) annotations_by_image[image_id].append(yolo_format_line) (Path(output_dir)).mkdir(parents=True, exist_ok=True) for image_id, lines in annotations_by_image.items(): filename = image_id_to_filename[image_id] txt_path = Path(output_dir) / f"{Path(filename).stem}.txt" with open(txt_path, 'w') as file: file.write("\n".join(lines)) convert_coco_to_yolo("path/to/coco/annotations.json", "output/yolov5_labels") ``` 此代码片段展示了如何将COCO格式的注解转化为YOLOv5能够读取的形式，并保存为相应的`.txt`文件以便后续使用。

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yolov5人体姿态估计数据集

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