瑜伽姿势图像数据集

摘要：面向瑜伽姿势识别、姿态分类与动作纠正任务构建的图像数据集，包含 5 类基础瑜伽动作，共计 1304 个文件。

数据集概述

面向瑜伽姿势识别、姿态分类与动作纠正任务构建的图像数据集，包含 5 类基础瑜伽动作，共计 1304 个文件。数据集中的图像从不同拍摄角度和姿态变化条件下采集，以模拟真实瑜伽练习场景，可用于机器学习和深度学习模型的训练、验证与测试。该数据集适合开展人体姿势识别、智能健身辅助和动作规范性分析等研究。

数据结构与关键特征

数据集按照瑜伽动作类别分别建立文件夹，共包含 Adho Mukha Svanasana（下犬式）、Balasana（婴儿式）、Utkata Konasana（女神式）、Virabhadrasana（战士式） 和 Vrikshasana（树式） 5 个类别。不同类别中包含从多种视角拍摄的人体姿势图像，并具有一定的动作幅度、人物体型、服装和背景差异，有利于提升模型在实际环境中的泛化能力。数据集共有 1304 个文件，其中包括 1128 张 JPG 图像、82 张 PNG 图像、93 张 JPEG 图像以及 1 个其他类型文件，整体属于典型的多类别图像分类数据集。

应用价值与研究方向

该数据集可用于瑜伽姿势分类、人体姿态估计、动作纠错、智能健身、在线瑜伽教学以及运动辅助训练等研究。模型方面可以采用 ResNet、MobileNet、EfficientNet、DenseNet、ConvNeXt 或 Vision Transformer 等网络进行五分类，也可以结合 MediaPipe、OpenPose、YOLO-Pose 等人体关键点检测方法提取骨骼特征，再对人体关节角度和姿势结构进行分析。进一步还可以研究标准动作与实际动作之间的相似度计算、错误姿势识别以及实时摄像头动作反馈，从而构建面向居家健身和智能瑜伽教学的实时姿态分析系统。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-798
文件大小：135M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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