数据集概述
本数据集为格斗运动相关的计算机视觉数据集，包含拳击沙袋、交叉拳、高防御姿势、勾拳、踢腿、低防御姿势、人物共7类标注对象，共7757张图像，适用于格斗动作识别与姿态检测模型训练。
文件详解
- 目录结构：
- train/images：训练集图像目录
- val/images：验证集图像目录
- test/images：测试集图像目录
- 标注格式：YOLO v5 PyTorch格式
- 图像预处理：自动方向校正、调整为640x640像素、自动对比度拉伸
- 数据增强：对每张源图像生成3个版本，包含随机裁剪、旋转、剪切、亮度/曝光调整、高斯模糊、椒盐噪声等操作
- 压缩包：CombatSports Dataset - Greyscale 10%.zip（ZIP格式）
数据来源
Roboflow
适用场景
- 计算机视觉模型训练：用于格斗动作识别、人体姿态检测模型的开发与优化
- 运动分析研究：分析格斗运动中的技术动作特征与姿态规范性
- 体育科技应用：支持智能训练辅助系统、动作纠正工具的研发
- 数据集扩展：为格斗运动相关的计算机视觉研究提供基础数据支撑
