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)：400

标注数量(txt文件个数)：400

训练集数量：280

验证集数量：80

测试集数量：40

标注类别数：1

标注类别名称:['horse']

关键点名称：["tail","hip-left","hock-left","b-hoof-left","hock-right","b-hoof-right","whithers","shoulder-left","knee-left","f-hoof-left","knee-right","f-hoof-right","ears","nose","hip-right","shoulder-right"]

标注的关键点数：16

每个类别标注的框数：

horse 框数=400

总框数=400

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：