数据集格式：YOLO关键点格式(注意这个不是目标检测或者分割的YOLO格式，仅仅包含jpg图片以及对应的yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数)：505

标注数量(txt文件个数)：505

训练集数量：380

验证集数量：75

测试集数量：50

标注类别数：6

标注类别名称:['fall','jump','s_wall','sitting','standing','walking']

标注的关键点数：12

每个类别标注的框数：

fall（摔倒）框数 = 10  

jump（跳跃）框数 = 27  

s_wall（倚墙）框数 = 72  

sitting（坐）框数 = 135  

standing（站）框数 = 263  

walking（行走）框数 = 124

总框数=631

图片分辨率：多分辨率图片,如360x640,640x360等

所在github仓库：firc-dataset

重要说明：数据集已经划分好训练验证测试集可以直接用于yolov5-pose或者yolov8-pose或者yolov11-pose或者yolov26-pose训练

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

图片预览：

标注例子：

原图（随机选16张图）：

标注绘制结果：