Tennis Player Actions Dataset

Dataset visuel structuré pour la reconnaissance d’actions sportives, illustrant 4 gestes clés du tennis (service, revers, coup droit, position d’attente) avec annotations COCO et keypoints corporels selon le standard OpenPose.

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Taille

2 004 images + JSON COCO keypoints, 4 classes, ~508 Mo

Licence

CC BY 4.0

Description

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Le Tennis Player Actions Dataset regroupe plus de 2 000 images classées en 4 actions de tennis : coup droit, revers, service et position d’attente. Chaque image est annotée en format COCO avec 18 points clés du corps (selon OpenPose), ce qui en fait un excellent support pour l’analyse du mouvement humain dans le sport.

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À quoi sert ce dataset ?

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Entraîner des modèles de reconnaissance d’actions sportives à partir d’images fixes
Analyser les mouvements corporels grâce à l’annotation fine en keypoints
Développer des assistants de coaching ou de notation automatique en tennis

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui, on peut ajouter d’autres angles de vue, intégrer plus d’actions spécifiques ou croiser ces données avec des séquences vidéos pour améliorer les performances des modèles temporels. La qualité des annotations permet aussi un enrichissement par modélisation 3D ou génération augmentée.

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐⭐⭐ (Structure claire, annotations standard COCO)
🧼 Besoin de nettoyage	⭐⭐⭐⭐⭐ (Très faible – prêt à l’emploi)
🏷️ Richesse des annotations	⭐⭐⭐⭐⭐ (Excellente – 18 keypoints annotés par image)
📜 Licence commerciale	✅ Oui (CC BY 4.0)
👨‍💻 Idéal pour les débutants	⚡ Oui – bon point d’entrée pour projets en computer vision
🔁 Réutilisable en fine-tuning	🖼️ Excellent pour fine-tuning sur reconnaissance d’actions humaines
🌍 Diversité culturelle	⚠️ Limité – données principalement asiatiques (universités taiwanaises)