Tennis Player Actions Dataset

Conjunto de datos visuales estructurados para el reconocimiento de acciones deportivas, que ilustra 4 gestos clave del tenis (saque, revés, derecha, posición de espera) con anotaciones COCO y puntos clave del cuerpo de acuerdo con el estándar OpenPose.

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2.004 imágenes + puntos clave JSON COCO, 4 clases, ~508 MB

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CC BY 4.0

Descripción

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El Conjunto de datos de acciones de jugadores de tenis reúne más de 2.000 imágenes clasificadas en 4 acciones de tenis: derechazo, revés, saque y posición de espera. Cada imagen está anotada en formato COCO con 18 puntos clave del cuerpo (según OpenPose), lo que la convierte en un medio excelente para analizar el movimiento humano en el deporte.

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¿Para qué sirve este conjunto de datos?

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Modelos de entrenamiento para el reconocimiento de acciones deportivas a partir de imágenes fijas
Analice los movimientos del cuerpo mediante una anotación precisa de puntos clave
Desarrolle asistentes de entrenamiento o anotación automática en el tenis

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¿Se puede enriquecer o mejorar?

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Sí, puede agregar otros puntos de vista, integrar acciones más específicas o hacer referencias cruzadas de estos datos con secuencias de vídeo para mejorar el rendimiento de los modelos temporales. La calidad de las anotaciones también permite el enriquecimiento mediante el modelado 3D o la generación aumentada.

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🔎 En resumen

Criterio	Evaluación
🧩 Facilidad de uso	⭐⭐⭐⭐⭐ (Estructura clara, anotaciones estándar COCO)
🧼 Necesidad de limpieza	⭐⭐⭐⭐⭐ (Muy bajo – listo para usar)
🏷️ Riqueza de anotaciones	⭐⭐⭐⭐⭐ (Excelente – 18 keypoints anotados por imagen)
📜 Licencia comercial	✅ Sí (CC BY 4.0)
👨‍💻 Ideal para principiantes	⚡ Sí – buen punto de entrada para proyectos de visión por computador
🔁 Reutilizable para fine-tuning	🖼️ Excelente para fine-tuning en reconocimiento de acciones humanas
🌍 Diversidad cultural	⚠️ Limitado – datos principalmente asiáticos (universidades taiwanesas)