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基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别大赛数据准备

数据集介绍

基于飞桨实现花样滑冰选手骨骼点动作识别大赛数据集旨在通过花样滑冰研究人体的运动。在花样滑冰运动中，人体姿态和运动轨迹相较于其他运动呈现复杂性强、类别多的特点，有助于细粒度图深度学习新模型、新任务的研究。

在FSD-10 中，所有的视频素材从2017 到2018 年的花样滑冰锦标赛中采集。源视频素材中视频的帧率被统一标准化至每秒30 帧，并且图像大小是1080 * 720 来保证数据集的相对一致性。之后我们通过2D姿态估计算法Open Pose对视频进行逐帧骨骼点提取，最后以.npy格式保存数据集。

训练数据集与测试数据集的目录结构如下所示：

train_data.npy        # 2922
train_label.npy       # 2922
test_A_data.npy       # 628
test_B_data.npy       # 634

其中train_label.npy通过np.load()读取后会得到一个一维张量，每一个元素为一个值在0-29之间的整形变量代表动作的标签；data.npy文件通过np.load()读取后，会得到一个形状为N×C×T×V×M的五维张量，每个维度的具体含义如下：

维度符号	维度值大小	维度含义	补充说明
N	样本数	代表N个样本	无
C	3	分别代表每个关节点的x, y坐标和置信度	每个x，y均被放缩至-1到1之间
T	1500	代表动作的持续时间长度，共有1500帧	有的动作的实际长度可能不足1500，例如可能只有500的有效帧数，我们在其后重复补充0直到1500帧，来保证T维度的统一性
V	25	代表25个关节点	具体关节点的含义可看下方的骨架示例图
M	1	代表1个运动员个数	无

骨架示例图：

数据集	Data	Label
训练集	train_data.npy	train_label.npy
测试集A	comming soon	comming soon

由于版权原因，RGB数据暂不开放。