高尔夫挥杆动作分析数据集_Golf_Swing_Action_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：高尔夫, 运动分析, 动作识别, 图像识别, 视频分析, 行为分析, 机器学习, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含来自高尔夫比赛的视频数据，记录了不同球员的高尔夫挥杆动作，并标注了挥杆过程中的关键事件和边界框信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于动作分析研究。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的高尔夫比赛或训练场景。
数据维度：数据集包含视频帧图像（.jpg），以及结构化数据文件（.csv、.tsv、.json、.npy、.pkl、.tfevents），其中关键数据项包括：
id：视频片段的唯一标识符；
player：球员姓名；
sex：球员性别；
club：使用的球杆类型；
view：拍摄视角（如down-the-line, face-on）；
slow：是否为慢动作视频；
events：挥杆动作的关键事件帧数（以列表形式给出）；
bbox：球员在视频帧中的边界框坐标。
数据格式：主要包含JPEG格式的图像文件，以及CSV、TSV、JSON等格式的结构化数据，便于进行图像处理、动作识别和数据分析。
来源信息：数据集来源于公开的高尔夫视频资源，并经过了标注和整理，为研究和应用提供了便利。
该数据集适合用于高尔夫挥杆动作分析、行为识别、运动姿态分析和相关机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于运动科学、计算机视觉、人工智能等领域的学术研究，如高尔夫挥杆动作的自动化分析、关键动作识别、挥杆质量评估等。
行业应用：为高尔夫教学、训练设备、运动康复等行业提供数据支持，如智能挥杆分析系统、动作纠正辅助工具等。
决策支持：支持高尔夫运动员的训练优化、技术分析和比赛策略制定。
教育和培训：作为运动分析、计算机视觉和机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解动作识别和行为分析。
此数据集特别适合用于探索高尔夫挥杆动作的规律与特征，开发基于视频分析的动作识别模型，以及提高高尔夫运动表现。
