瑜伽姿势检测数据集

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数据集介绍

本数据集面向瑜伽练习辅助与健身教学场景，对练习者的瑜伽体式整体框选标注，共 5 个常用体式类别：下犬式（downdog）、女神式（goddess）、树式（tree）、战士二式（warrior2）与平板支撑（plank），每图对应一个体式实例（平均每图 1 框），图像以瑜伽馆实拍与教学演示图为主，覆盖不同性别、体型与练习水平的示范者，体式特征（手臂延展方向、腿部姿态、躯干角度）清晰可辨，共 1618 张图像、约 1618 个标注实例，适用于瑜伽体式自动识别、健身 APP 实时纠错、教学视频内容分析、居家健身动作评分等算法的开发与模型训练。本数据集体式均为站姿与支撑类基础动作、类别间形态差异明显，是体式检测的理想起步集（定位任务），与站内 107 类瑜伽动作分类集互补（先检测定位再细分类），可作为瑜伽体式检测的通用底座，扩展至坐姿与倒立体式时仅需新增目标域样本。

数据集概览

使用说明

本数据集采用 YOLOv8 格式标注，适配YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12、YOLO26算法直接训练，其他算法可借助在线标注转换工具进行格式转换。适用于：瑜伽体式识别、健身实时纠错、教学视频分析、居家健身评分。

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数据集标签

瑜伽、体式识别、健身教学、目标检测、姿态检测