TrainingDataPro/pose_estimation

---
license: cc-by-nc-nd-4.0
task_categories:
- image-classification
language:
- en
tags:
- code
- finance
dataset_info:
features:
- name: image_id
dtype: uint32
- name: image
dtype: image
- name: mask
dtype: image
- name: shapes
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 142645152
num_examples: 29
download_size: 137240523
dataset_size: 142645152
---
# Pose Estimation
The dataset is primarly intended to dentify and predict the positions of major joints of a human body in an image. It consists of people's photographs with body part labeled with keypoints.

# 💴 For Commercial Usage: To discuss your requirements, learn about the price and buy the dataset, leave a request on **[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)** to buy the dataset


# Data Format

Each image from `PE` folder is accompanied by an XML-annotation in the `annotations.xml` file indicating the coordinates of the key points. For each point, the x and y coordinates are provided, and there is a `Presumed_Location` attribute, indicating whether the point is presumed or accurately defined.

# Example of XML file structure
.png?generation=1684358333663868&alt=media)

# Labeled body parts
Each keypoint is ordered and corresponds to the concrete part of the body:

0 **Nose**

1 **Neck**

2 **Right shoulder**

3 **Right elbow**

4 **Right wrist**

5 **Left shoulder**

6 **Left elbow**

7 **Left wrist**

8 **Right hip**

9 **Right knee**

10 **Right foot**

11 **Left hip**

12 **Left knee**

13 **Left foot**

14 **Right eye**

15 **Left eye**

16 **Right ear**

17 **Left ear**

# Keypoint annotation is made in accordance with your requirements.

# 💴 Buy the Dataset: This is just an example of the data. Leave a request on **[https://trainingdata.pro/datasets](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)** to discuss your requirements, learn about the price and buy the dataset

## **[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)** provides high-quality data annotation tailored to your needs

More datasets in TrainingData's Kaggle account: **https://www.kaggle.com/trainingdatapro/datasets**

TrainingData's GitHub: **https://github.com/Trainingdata-datamarket/TrainingData_All_datasets**

*keywords: keypoints dataset, people with keypoints, keypoints annotation, keypoint detection dataset, biometric dataset, biometric data dataset, pose recognition database, pose detection dataset, pose estimation dataset, annotated body joints, pose annotations dataset, human images dataset, 2d human movements, hpe dataset*

许可证：CC BY-NC-ND 4.0
任务类别：
- 图像分类（image-classification）
语言：
- 英文（en）
标签：
- 代码
- 金融
数据集信息：
特征：
- 字段名：image_id，数据类型：uint32
- 字段名：image，数据类型：图像
- 字段名：mask，数据类型：图像
- 字段名：shapes，数据类型：字符串
划分：
- 名称：训练集（train），占用字节数：142645152，样本数量：29
下载大小：137240523
数据集总大小：142645152

# 姿态估计（Pose Estimation）
本数据集主要用于识别并预测图像中人体主要关节的位置，由标注了关键点的人体照片组成。

# 💴 商业使用说明
如需讨论商业使用需求、了解定价并购买本数据集，请前往**[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)**提交购买请求。


# 数据格式
`PE`文件夹内的每张图像均配套`annotations.xml`文件中的XML（可扩展标记语言）标注，该标注将指明关键点的坐标。每个关键点均会提供x、y坐标，并带有`Presumed_Location`属性，用于标注该关键点为推测位置还是精准定位。

# XML文件结构示例
.png?generation=1684358333663868&alt=media)

# 标注身体部位
每个关键点均按顺序排列，对应人体的具体部位：
0 **鼻子（Nose）**
1 **颈部（Neck）**
2 **右肩（Right shoulder）**
3 **右肘（Right elbow）**
4 **右腕（Right wrist）**
5 **左肩（Left shoulder）**
6 **左肘（Left elbow）**
7 **左腕（Left wrist）**
8 **右髋（Right hip）**
9 **右膝（Right knee）**
10 **右脚（Right foot）**
11 **左髋（Left hip）**
12 **左膝（Left knee）**
13 **左脚（Left foot）**
14 **右眼（Right eye）**
15 **左眼（Left eye）**
16 **右耳（Right ear）**
17 **左耳（Left ear）**

# 定制化标注
关键点标注可根据您的需求定制。

# 💴 购买数据集
本内容仅为数据样例。如需讨论需求、了解定价并购买本数据集，请前往**[https://trainingdata.pro/datasets](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)**提交请求。

**[TrainingData](https://trainingdata.pro/datasets/pose-estimation-annotation?utm_source=huggingface&utm_medium=cpc&utm_campaign=pose_estimation)** 可提供符合您需求的高质量数据标注服务。

TrainingData的Kaggle账号中包含更多数据集：**https://www.kaggle.com/trainingdatapro/datasets**

TrainingData的GitHub主页：**https://github.com/Trainingdata-datamarket/TrainingData_All_datasets**

*关键词：关键点数据集、带关键点的人体图像、关键点标注、关键点检测数据集、生物特征数据集、生物特征数据、姿态识别数据库、姿态检测数据集、姿态估计数据集、标注人体关节、姿态标注数据集、人体图像数据集、二维人体动作、人体姿态估计（HPE）数据集*

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 许可证: cc-by-nc-nd-4.0
• 任务类别: image-classification
• 语言: en
• 标签: code, finance

数据集特征

• image_id: 数据类型为 uint32
• image: 数据类型为 image
• mask: 数据类型为 image
• shapes: 数据类型为 string

数据集分割

• 训练集:
  • 大小: 142645152 字节
  • 示例数量: 29
  • 下载大小: 137240523 字节

数据集描述

• 目的: 主要用于识别和预测图像中人体主要关节的位置。
• 内容: 包含人体照片，身体部位标记有关键点。
• 数据格式: 每个图像伴随一个XML文件，指示关键点的坐标。
• 标记的身体部位: 包括鼻子、脖子、肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚等17个关键点。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集聚焦于人体姿态估计这一计算机视觉核心任务，旨在通过图像识别并预测人体主要关节的位置。构建方式上，数据集包含一系列人物照片，每张图像均配有对应的XML标注文件，详细记录了17个关键点的坐标信息，涵盖鼻子、颈部、肩部、肘部、腕部、髋部、膝部、脚部以及眼部与耳部等关键解剖部位。每个关键点均提供x与y坐标，并附加“Presumed_Location”属性以区分该点是推测定位还是精确定义。标注过程可根据用户具体需求进行定制化调整，确保数据质量与任务适配性。

特点

该数据集的特点在于其精细化的关键点标注体系与灵活的应用适配性。标注部位覆盖了人体上半身与下半身的主要关节，共计17个有序关键点，为2D人体姿态估计提供了完备的基准信息。图像与标注文件分离存储，便于按需加载与处理。此外，数据集强调标注的准确性，通过“Presumed_Location”属性对点的可靠性进行区分，提升了数据在训练与评估中的可信度。整体设计兼顾了学术研究与商业应用的通用性，尤其适用于人体运动分析、生物特征识别等场景。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可首先加载图像文件夹中的图片，并同步解析对应的XML标注文件以提取关键点坐标。每个关键点的索引与具体身体部位一一对应，便于构建模型输入与损失函数。数据集以训练集形式提供，包含29个样本，适合用于小样本学习或算法原型验证。用户可根据任务需求，对标注格式进行转换，例如将XML结构解析为COCO或MPII等通用格式。数据集通过HuggingFace平台分发，支持直接下载与集成，同时商业使用需通过官方渠道获取完整版本与定制服务。

背景与挑战

背景概述

人体姿态估计是计算机视觉领域的一项核心任务，旨在从图像中精确识别人体关键关节的空间位置，为动作识别、人机交互、运动分析及医疗康复等应用提供基础支撑。TrainingDataPro/pose_estimation数据集由专业数据标注机构UniData于近年创建，专注于提供高质量的人体关键点标注样本。该数据集包含29张经过精细标注的人体图像，每张图像均以XML格式记录17个关键点（如鼻、颈、肩、肘、腕等）的坐标信息，并特别引入“Presumed_Location”属性以区分点位的推定与精确定义。尽管规模有限，但其标注的规范性和对关键点语义的细致划分，为小样本学习、标注质量评估及特定场景下的姿态估计研究提供了有价值的参考基准。

当前挑战

该数据集所面临的挑战首先体现在领域问题的复杂性上：人体姿态估计需应对遮挡、自遮挡、复杂背景、光照变化及人体非刚性形变等视觉难题，而仅有29个样本的规模远不足以覆盖这些多样性，模型易陷入过拟合。其次，构建过程中的挑战尤为突出：关键点标注依赖人工对图像中细微关节位置的精准定位，耗时且主观性强，尤其当图像中人体姿态扭曲或部分肢体被遮挡时，标注一致性难以保证。此外，数据集采用CC-BY-NC-ND-4.0许可协议，限制了商业使用与衍生创作，且缺乏公开的测试集划分与评估协议，阻碍了跨研究的公平对比与复现。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，人体姿态估计作为一项基础性任务，旨在从二维图像中精确推断人体关键点的空间位置。该数据集以标注了17个身体关键点（涵盖鼻、颈、肩、肘、腕、髋、膝、踝及眼耳等部位）的人物图像为核心，为训练和评估基于深度学习的姿态估计模型提供了标准化的数据支撑。研究者可借助该数据集构建回归或热图预测网络，实现对人体骨架拓扑结构的精准建模，从而推动从静态图像到动态视频中人体运动分析的算法演进。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界衍生出了多项具有影响力的研究工作。例如，利用关键点拓扑结构设计轻量级姿态估计网络，在边缘设备上实现实时推理；结合图卷积网络探索人体关节间的时空依赖关系，提升视频序列中的姿态追踪精度；以及引入对抗训练策略增强模型在遮挡与复杂背景下的鲁棒性。这些工作不仅深化了对姿态估计本质问题的理解，也为人机协同与智能监控等领域的算法落地奠定了方法论基础。

数据集最近研究

最新研究方向

人体姿态估计数据集正成为计算机视觉领域生物特征识别与行为理解的前沿焦点。TrainingDataPro/pose_estimation数据集通过精细标注人体17个关键关节点（包括鼻、颈、肩、肘、腕、髋、膝、足及面部五官），为二维人体运动分析提供了高质量的标注样本。当前研究热点集中于将此类关键点标注数据应用于跨场景的人体动作识别、异常行为监测以及人机交互中的实时姿态追踪。该数据集不仅支持传统的监督学习范式，更推动了弱监督与自监督姿态估计方法的进展，在运动科学、智能监控和虚拟现实等应用中展现出重要价值，为构建更鲁棒、泛化能力更强的生物特征分析模型奠定了数据基础。