manot/football-players

---
task_categories:
- object-detection
tags:
- roboflow
- roboflow2huggingface

---

<div align="center">
<img width="640" alt="manot/football-players" src="https://huggingface.co/datasets/manot/football-players/resolve/main/thumbnail.jpg">
</div>

### Dataset Labels

```
['football', 'player']
```

### Number of Images

```json
{'valid': 87, 'train': 119}
```

### How to Use

- Install [datasets](https://pypi.org/project/datasets/):

```bash
pip install datasets
```

- Load the dataset:

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("manot/football-players", name="full")
example = ds['train'][0]
```

### Roboflow Dataset Page
[https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z/dataset/1](https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z/dataset/1?ref=roboflow2huggingface)

### Citation

```
@misc{ football-players-2l81z_dataset,
title = { football-players Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { Konstantin Sargsyan },
howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z } },
url = { https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2023 },
month = { jun },
note = { visited on 2023-06-12 },
}
```

### License
MIT

### Dataset Summary
This dataset was exported via roboflow.com on June 12, 2023 at 10:10 AM GMT

Roboflow is an end-to-end computer vision platform that helps you
* collaborate with your team on computer vision projects
* collect & organize images
* understand and search unstructured image data
* annotate, and create datasets
* export, train, and deploy computer vision models
* use active learning to improve your dataset over time

For state of the art Computer Vision training notebooks you can use with this dataset,
visit https://github.com/roboflow/notebooks

To find over 100k other datasets and pre-trained models, visit https://universe.roboflow.com

The dataset includes 206 images.
Players are annotated in COCO format.

The following pre-processing was applied to each image:
* Auto-orientation of pixel data (with EXIF-orientation stripping)
* Resize to 640x640 (Stretch)

No image augmentation techniques were applied.

task_categories:
- 目标检测（object-detection）
tags:
- Roboflow（roboflow）
- roboflow2huggingface（roboflow2huggingface）

---

<div align="center">
<img width="640" alt="manot/football-players" src="https://huggingface.co/datasets/manot/football-players/resolve/main/thumbnail.jpg">
</div>

### 数据集标签

['football', 'player']

### 图像数量

json
{'valid': 87, 'train': 119}

### 使用方法

- 安装[datasets库（datasets）](https://pypi.org/project/datasets/):

bash
pip install datasets

- 加载数据集:

python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("manot/football-players", name="full")
example = ds['train'][0]

### Roboflow数据集页面
[https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z/dataset/1](https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z/dataset/1?ref=roboflow2huggingface)

### 引用格式

@misc{ football-players-2l81z_dataset,
title = { football-players Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { Konstantin Sargsyan },
howpublished = { url{ https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z } },
url = { https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z },
journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2023 },
month = { jun },
note = { visited on 2023-06-12 },
}

### 许可证
MIT许可证（MIT）

### 数据集摘要

本数据集于2023年6月12日格林威治标准时间上午10:10通过roboflow.com导出。

Roboflow是一款端到端的计算机视觉平台，可助力您完成以下操作：
* 与团队协作开展计算机视觉项目
* 收集并整理图像
* 理解并检索非结构化图像数据
* 标注图像并构建数据集
* 导出、训练并部署计算机视觉模型
* 使用主动学习方法随时间迭代优化数据集

如需获取可配合本数据集使用的前沿计算机视觉训练笔记本，请访问 https://github.com/roboflow/notebooks

如需查找超过10万个其他数据集与预训练模型，请访问 https://universe.roboflow.com

本数据集共包含206张图像，数据集内的运动员标注采用COCO格式（COCO）。

已对每张图像应用以下预处理操作：
* 像素数据自动定向（移除EXIF方向信息）
* 拉伸调整至640×640分辨率

未应用任何图像增强技术。

原始信息汇总

数据集标签

[football, player]

图片数量

json {valid: 87, train: 119}

如何使用

• 安装 datasets:

bash pip install datasets

• 加载数据集:

python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("manot/football-players", name="full") example = ds[train][0]

引用

@misc{ football-players-2l81z_dataset, title = { football-players Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { Konstantin Sargsyan }, howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z } }, url = { https://universe.roboflow.com/konstantin-sargsyan-wucpb/football-players-2l81z }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2023 }, month = { jun }, note = { visited on 2023-06-12 }, }

许可证

MIT

数据集概述

该数据集通过 roboflow.com 于 2023 年 6 月 12 日 10:10 AM GMT 导出。

数据集包括 206 张图片。球员标注采用 COCO 格式。

以下预处理应用于每张图片：

• 自动调整像素数据方向（去除 EXIF 方向信息）
• 调整大小至 640x640（拉伸）

未应用任何图像增强技术。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

manot/football-players数据集是通过从roboflow.com平台导出的方式构建而成，包含206张图像，其中球员被注释为COCO格式。每张图像经过自动校准方向并调整至640x640像素大小，确保了数据集的一致性和标准化。

使用方法

使用该数据集前需先安装datasets库，通过pip命令即可完成安装。加载数据集时，调用load_dataset函数，指定'manot/football-players'作为参数，即可轻松获取数据集对象。随后，可以直接访问训练集或验证集中的图像示例进行进一步处理和分析。

背景与挑战

背景概述

在深入探索计算机视觉领域，特别是在对象检测任务中，manot/football-players数据集的构建成为一项具有重要意义的研究工作。该数据集由Konstantin Sargsyan于2023年6月创建，并依托于Roboflow平台，其旨在为足球球员对象检测提供高质量的标注数据。数据集包含了206张图像，其中既包括训练集也包含验证集，所有球员均以COCO格式进行注释。manot/football-players数据集的出现，为相关领域的研究者提供了一个新的资源，有助于推动足球运动员检测技术的发展，并进一步促进了计算机视觉在体育分析领域的应用。

当前挑战

尽管manot/football-players数据集为相关研究提供了便利，但在构建和应用过程中也面临着一系列挑战。首先，数据集的规模相对较小，这可能会限制其在复杂场景下的泛化能力。其次，数据集构建过程中的图像预处理缺乏多样性，例如未采用图像增强技术，可能影响模型的鲁棒性。此外，数据标注的准确性直接关系到模型性能，任何标注错误都可能对最终检测结果产生影响。这些挑战不仅要求研究者在使用该数据集时需谨慎，也提示了未来数据集构建中应着力于解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

在深度学习和计算机视觉研究领域，manot/football-players数据集被广泛用于对象检测任务。其提供了标注精确的足球球员和足球的图像，为训练和评估对象检测模型提供了标准化样本，是进行相关研究的基础资源。

解决学术问题

该数据集解决了对象检测中的小对象识别问题，尤其是在体育视频分析中，对于快速移动的小对象的准确识别至关重要。此外，它还助力于解决遮挡问题，提高了模型在实际场景中的应用效能。

实际应用

在实际应用中，manot/football-players数据集可用于体育分析系统，为教练员提供球员位置和运动轨迹的实时数据，或用于开发智能体育辅助系统，提升观众的观赛体验。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，对象检测任务始终是研究的热点。manot/football-players数据集为此领域提供了专业化的图像资源，其包含的足球球员和足球对象的标注图像，为研究足球相关场景的自动识别与分类提供了宝贵的数据基础。当前，该数据集正被广泛应用于深度学习模型的训练与评估中，研究人员通过这一数据集探索如何提高对象检测算法在运动场景下的准确性和鲁棒性，以及如何在复杂场景中区分运动个体。这些研究对于提升体育视频分析、智能监控系统的性能具有重要的理论和实际意义。