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)：5709

标注数量(txt文件个数)：5709

训练集数量：4998

验证集数量：357

测试集数量：354

标注类别数：5

标注类别名称:['Go','Stop_Back','Stop_Front','Stop_Front_and_Back','Turn_Right']

标注的关键点数：8

关键点名称：["RW-1","RW-2","RELBOW","RS","LS","LELBOW","LW-2","LW-1"]

每个类别标注的框数：

Go（前进） 框数 = 1095

Stop_Back（后方停止） 框数 = 1171

Stop_Front（前方停止） 框数 = 1008

Stop_Front_and_Back（前后停止） 框数 = 1240

Turn_Right（右转） 框数 = 1198

总框数=5712

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：