人体关键点检测数据集介绍

最新推荐文章于 2025-02-11 12:30:00 发布
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分类专栏： 人体姿态估计 文章标签： 人体姿态估计 人体关键点检测 数据集 COCO和MPII
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baolinq/article/details/90447518
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本文介绍了人体关键点检测的重要数据集COCO和MPII。COCO数据集包含最多17个关键点标注，平均每图2人，MPII则提供全身16个关键点，涉及多种人类活动。数据集的难点包括遮挡和密集场景。建议参考微软的相关论文和开源代码进行数据加载与预处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、COCO数据集

http://cocodataset.org/

  1. 训练集和验证集数据整体概况

最多标注全身的17个关键点，平均一幅图像2个人，最多有13个人

 

每个人体关键点个数的分布情况，其中11-15这个范围的人体是最多的，有接近70000人，6-10其次，超过40000人，后面依次为16-17,2-5,1.

 

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lyx_323的博客
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1.COCO数据集(http://cocodataset.org/) 解析：https://blog.youkuaiyun.com/baolinq/article/details/90447518 2.MPII数据集(http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download) 全身16个关键点，人数：train有28821，test有11701，有409种人类活动 标注数据的格式：使用mat的struct格式，对于人体关键点检测有用的数据如下： 行人框：使用center和scale
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AI数据工厂
05-26 8314
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人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。
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### COCO 数据集人体关键点检测使用教程 #### 了解COCO数据集的人体关键点结构 COCO (Common Objects in Context) 数据集不仅用于一般的目标检测，还广泛应用于人体姿态估计领域。该数据集中的人体关键点被定义为一组特定位置的坐标集合，这些坐标表示身体的不同部位，如眼睛、耳朵、肩膀等[^1]。 #### 下载并准备数据集 为了开始人体关键点检测的任务，首先需要获取COCO数据集。可以通过官方渠道或者其他可信资源链接下载训练和验证图片及其对应的标注文件。对于中国地区的研究者来说，可能更方便通过百度网盘等方式获得所需资料。 #### 安装必要的库与工具 要处理COCO格式的数据，通常会依赖于Python编程环境下的`pycocotools`库来解析JSON形式存储的标签信息。安装此库可以帮助加载图像ID到路径映射关系以及查询指定条件下的实例列表等功能[^2]。 ```bash pip install pycocotools ``` #### 加载数据集并探索其内容 一旦有了适当版本的API支持之后就可以轻松地访问整个数据集的内容了。下面是一个简单的例子展示如何利用上述提到过的API读取部分元数据： ```python from pycocotools.coco import COCO import matplotlib.pyplot as plt import skimage.io as io annFile = 'path_to_annotations/instances_val2017.json' coco = COCO(annFile) # 显示类别名称 cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) catNames = [cat['name'] for cat in cats] print('COCO categories:', ', '.join(catNames)) img_ids = coco.getImgIds() for img_id in img_ids[:5]: img_info = coco.loadImgs(img_id)[0] I = io.imread(f"path_to_images/{img_info['file_name']}") plt.figure(figsize=(8,6)) plt.imshow(I); plt.axis('off') ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=img_info['id'], iscrowd=None) anns = coco.loadAnns(ann_ids) coco.showAnns(anns) plt.show() ``` 这段代码片段展示了前五张带有注解的图片，并且可视化了每一张图上标记出来的所有对象轮廓线及它们所属分类的名字[^3]。 #### 开始构建模型进行预测 当准备好数据后，下一步就是设计网络架构来进行实际的关键点定位工作了。这里推荐几个流行的解决方案作为起点： - **SimpleBaseline**: 这是由微软亚洲研究院提出的简单而有效的基线方法，在多个公开测试集上的表现都相当不错； - **HRNetV2-W48**: 高分辨率网络(High Resolution Network)，能够保持输入特征的空间分辨率不丢失太多细节，从而提高最终输出的质量[^4]。 以上两种方案都有详细的文档说明和技术报告可供查阅学习，同时也提供了完整的源码实现供参考模仿。
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