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)+COCO格式

图片数量(jpg文件个数)：2874

标注数量(txt文件个数)：2874

训练集数量：2520

验证集数量：296

测试集数量：58

标注类别数：1

标注类别名称:['pig']

标注的关键点数：12

keypoints:["1","2","3","4","5-Left","6-Left","7","8","9","10","11-Left","12-Left"]

每个类别标注的框数：

pig 框数=34829

总框数=34829

图片分辨率：640x640

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：