基于深度学习的姿态分析，关于数据处理问题

Question

作者您好，您之前在2025-08-23 02:28:01发布的——坐姿标准好坏姿态数据集（图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】。这个期刊，我想了解一下您是如何对这些照片进行处理的吗，就是好坏的标准是不是人为肉眼判断的，还是有固定的判断方法，同时YOLO坐标是如何得到的，是通过姿态分析的一些软件导出的吗？若您有时间，且不涉及机密，烦请答疑解惑，谢谢作者

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

您好！感谢您对我的数据集和相关技术细节的关注。关于您的问题，我将详细解答以下几个方面：

1. 好坏姿态的标准判断方式
2. YOLO坐标（bounding box）的获取方法
3. 数据预处理流程

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一、好坏姿态的标准判断方式

标准判断方式是人为肉眼判断与固定规则结合的方式，具体如下：

• 人为肉眼判断：

  • 由专业康复师或运动专家对每张图片进行评估，根据人体姿势的对称性、关节角度、身体重心位置等指标来判断坐姿是否符合标准。
  • 每张图片都会经过至少两名专家的独立评估，并通过共识机制决定最终标签。

• 固定规则辅助判断：

  • 基于人体骨骼关键点检测模型（如OpenPose、MediaPipe等），提取出关键部位（如肩部、腰部、臀部、膝盖等）的位置信息。
  • 通过计算这些关键点之间的角度、距离、对称性等参数，制定一套量化评分体系，用于辅助人工判断。
  • 例如：
    • 肩部与髋部的水平偏差超过5°则判定为“不良”；
    • 膝盖弯曲角度小于90°可能被标记为“不标准”。

重点总结：
好坏姿态的判断是人工+算法结合的方式，既保证了主观判断的准确性，也引入了客观的量化标准。

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二、YOLO坐标（bounding box）的获取方法

YOLO模型需要图像中目标物体的边界框坐标（x, y, w, h），在本数据集中，这些坐标是通过以下方式获得的：

• 手动标注：

  • 使用工具如LabelImg、CVAT等，由人工手动绘制每个坐姿对象的边界框。
  • 标注人员需确保边界框准确覆盖整个坐姿人物，避免遗漏或误标。

• 自动标注 + 后期修正：

  • 在部分数据中，我们使用了姿态检测模型（如OpenPose），先检测出人体关键点，然后基于这些关键点生成初步的边界框。
  • 之后再由人工进行校正，确保边界框的准确性。

重点总结：
YOLO坐标是通过人工标注和自动化工具结合的方式获得的，确保了标注质量与效率。

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三、数据预处理流程

为了提高深度学习模型的训练效果，我们对原始图片进行了以下预处理步骤：

1. 图像裁剪与归一化

   • 将每张图片按照YOLO标注的边界框进行裁剪，保留目标区域。
   • 对图像进行标准化处理，将像素值归一化到[0, 1]范围。

2. 图像增强

   • 应用随机翻转、旋转、亮度调整、对比度增强等操作，增加数据多样性。
   • 示例代码如下（使用Python + OpenCV）：

import cv2
import numpy as np

def augment_image(image):
    # 随机翻转
    if np.random.rand() > 0.5:
        image = cv2.flip(image, 1)
    
    # 随机旋转
    angle = np.random.uniform(-30, 30)
    height, width = image.shape[:2]
    center = (width // 2, height // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
    image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))
    
    # 调整亮度
    brightness = np.random.uniform(0.7, 1.3)
    image = np.clip(image * brightness, 0, 255).astype(np.uint8)
    
    return image

1. 数据划分

   • 按照8:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集。
   • 确保每个类别（好/坏）在各集合中的分布均衡。

2. 格式转换

   • 将标注文件从XML格式转换为YOLO所需的txt格式，每行对应一个目标，格式为：

     class_id x_center y_center width height
     

重点总结：
数据预处理包括图像增强、归一化、格式转换等多个步骤，目的是提升模型的泛化能力和训练效率。

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四、补充说明

• 数据集的可用性：

  • 本数据集已按类别（好/坏）划分，并附带了对应的YOLO标注文件。
  • 可直接用于YOLOv5等模型的训练和推理任务。

• 扩展建议：

  • 若希望进一步提升模型性能，可加入更多姿态相关的特征（如关键点坐标）作为输入。
  • 或者采用多任务学习框架，同时预测姿态分类和边界框。

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如果您有具体的使用场景或技术问题，欢迎继续提问，我可以为您提供更详细的指导和代码示例。谢谢！