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)：1706

标注数量(txt文件个数)：1706

训练集数量：1482

验证集数量：146

测试集数量：78

标注类别数：13

标注类别名称:['shoubixiachui','shoubijulishizhong','shoubiguo yuqianshen','shoubishangju','shentijuzhong','shentiqianqing','tuibuwanquwanmei','tuibuwanquguoxiao','tuibuwanquguoda','changzhanzi','zhongzhanzi','wanmeishoubijiaodu','duanzhanzi']

对应中文类别名：["手臂下垂", "手臂距离适中", "手臂过于前伸", "手臂上举", "身体居中", "身体前倾", "腿部弯曲完美", "腿部弯曲过小", "腿部弯曲过大", "长站姿", "中站姿", "完美手臂角度", "短站姿"]

标注的关键点数：6

关键点名称：

每个类别标注的框数：

shoubixiachui 框数=200

shoubijulishizhong 框数=948

shoubiguo yuqianshen 框数=758

shoubishangju 框数=832

shentijuzhong 框数=892

shentiqianqing 框数=814

tuibuwanquwanmei 框数=764

tuibuwanquguoxiao 框数=628

tuibuwanquguoda 框数=314

changzhanzi 框数=728

zhongzhanzi 框数=706

wanmeishoubijiaodu 框数=674

duanzhanzi 框数=272

总框数=8530

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：