人体检测与识别全身体骨骼数据集EF5-BF-YOLO-FullBody-Fold4-mofumofuchan
数据来源：互联网公开数据
标签：人体检测，全身体骨骼，数据集，YOLO，深度学习，计算机视觉，机器学习，骨骼识别
数据概述：该数据集包含人体检测与识别的全身体骨骼信息，适用于人体姿态估计、目标检测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个地区，主要为城市和乡村的公共和私有场景。
数据维度：数据集包括人体检测框和关键点坐标，涵盖多个类别的场景，如街道、运动场地、家庭环境等。每个检测框包含边界框坐标和置信度分数，每个关键点包含坐标和可见性标志。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机视觉、深度学习及机器学习等领域，特别是在人体姿态估计、动作识别及目标检测任务中具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人体姿态估计、动作识别等研究，如人体运动分析、行为识别等。
行业应用：可以为安防监控、健康监测、体育训练等行业提供数据支持，特别是在人体姿态估计和动作识别方面。
决策支持：支持人体检测和姿态估计，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解人体姿态估计与动作识别技术。
此数据集特别适合用于探索人体全身体骨骼检测与识别的规律与趋势，帮助用户实现人体姿态估计、动作识别等目标，促进人体检测与识别技术进步。
