Tennis Player Actions Dataset for Human Pose Estimation

The dataset comprises 4 different actions in tennis, each action has 500 images and a COCO-format JSON files. The images in the dataset were extracted frame by frame from videos that were self-recorded, and manually classified according to different tennis actions. The actions in this dataset, the action categories name in COCO-format is in brackets: 1. backhand shot (backhand) 2. forehand shot (forehand) 3. ready position (ready_position) 4. serve (serve) We organize two main directories: annotations and images. - annotations: the JSON files of the actions (COCO-format) - images: the images of the actions (according four actions classify to four folders) We use COCO-Annotator to annotating and categorizing human actions. And we annotate the key points are in following (refer to OpenPose's annotation): ["nose", "left_eye", "right_eye", "left_ear", "right_ear", "left_shoulder", "right_shoulder", "left_elbow", "right_elbow", "left_wrist", "right_wrist", "left_hip", "right_hip", "left_knee", "right_knee", "left_ankle", "right_ankle", "neck"] If you want to train to capture the tennis, you can annotate yourself.

本数据集涵盖网球运动中的4类动作，每类动作配有500张图像以及1份COCO(Common Objects in Context)格式的JSON标注文件。数据集中的图像均从自主录制的视频中逐帧提取，并依据不同网球动作完成人工分类。本数据集的动作类别（COCO格式下的类别名称标注于括号内）如下：
1. 反手击球（backhand）
2. 正手击球（forehand）
3. 准备姿势（ready_position）
4. 发球（serve）

我们设置了两个核心目录：标注文件夹（annotations）与图像文件夹（images）。其中，annotations目录存储对应动作的COCO格式JSON标注文件；images目录则按照4类动作划分为4个子文件夹，用以存放各类动作的图像数据。

本数据集采用COCO-Annotator工具完成动作的标注与分类，标注所采用的人体关键点参照OpenPose的标注规范，具体包含：鼻尖（nose）、左眼（left_eye）、右眼（right_eye）、左耳（left_ear）、右耳（right_ear）、左肩（left_shoulder）、右肩（right_shoulder）、左肘（left_elbow）、右肘（right_elbow）、左手腕（left_wrist）、右手腕（right_wrist）、左髋（left_hip）、右髋（right_hip）、左膝（left_knee）、右膝（right_knee）、左脚踝（left_ankle）、右脚踝（right_ankle）、颈部（neck）。

若您需要开展网球动作捕捉相关的训练任务，可自行进行标注工作。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个专门用于人体姿态估计的网球运动员动作数据集，包含四种网球动作的2000张图片和COCO格式标注，标注了18个关键点，适用于计算机视觉和动作识别研究。