数据集概述
本数据集包含网球运动中的四种动作数据，每种动作含五百张图片及对应COCO格式JSON标注文件，用于人体姿态估计研究。图片从自录视频中逐帧提取并人工分类，标注基于OpenPose的十九个关键点，按动作类型组织为结构化目录。
文件详解
该数据集由结构化目录和文件组成，具体说明如下：
- 主目录结构：Tennis Player Actions Dataset for Human Pose Estimation/
- annotations/ 目录：存储COCO格式的动作标注JSON文件
- backhand.json：反手击球动作标注文件
- forehand.json：正手击球动作标注文件
- ready_position.json：准备姿势动作标注文件
- serve.json：发球动作标注文件
- images/ 目录：按动作分类存储图片文件
- backhand/ 目录：反手击球动作图片（JPEG格式）
- forehand/ 目录：正手击球动作图片（JPEG格式）
- ready_position/ 目录：准备姿势动作图片（JPEG格式）
- serve/ 目录：发球动作图片（JPEG格式）
- 标注关键点：参考OpenPose标准，包括鼻子、双眼、双耳、双肩、双肘、双腕、双髋、双膝、双踝、颈部共十九个关键点
适用场景
- 计算机视觉研究：用于训练和测试人体姿态估计算法
- 体育动作分析：分析网球运动员不同动作的姿态特征
- 运动训练辅助：开发基于姿态识别的网球动作矫正系统
- 动作识别模型优化：针对体育专项动作的姿态估计模型优化
- 人机交互应用：实现网球动作的实时捕捉与交互功能开发
