yolov11人物姿态检测数据集

### 适用的人物姿态检测数据集

对于人物姿态检测任务，多个公开可用的数据集适合用于训练和验证YOLO系列模型。常用的数据集包括COCO（Common Objects in Context）和MPII Human Pose（Max Planck Institute for Informatics Human Pose）。这两个数据集均提供了大量带有人体关键点标注的图片。

#### COCO 数据集
COCO 是一个多用途的数据集，不仅限于物体检测还包括实例分割、人体关键点检测等多个视觉理解子领域。此数据集中的人体关键点部分特别适用于姿态估计任务。它包含了超过20万个被标记有至少一个人物的对象实例，并且每个人物都带有17个关键点的位置信息[^3]。

下载链接如下：
- 训练集：`http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip`
- 验证集：`http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip`
- 注解文件：`http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip`

#### MPII Human Pose 数据集
MPII 提供了一个专注于人类动作捕捉的大规模数据库，其中含有约25,000张来自不同背景下的自然场景照片，覆盖了410种不同的活动类型。每幅图像平均包含两个人以上，并配有详细的关节坐标标签以及遮挡情况描述等辅助信息。

由于版权原因，无法提供直接下载链接，请访问官方网站申请获取权限并遵循官方指引完成下载流程：
- 官方网站地址：`https://staff.elena.uni-magdeburg.de/~sBehnke/datasets/mpii_human_pose.html`

# 下载COCO数据集示例命令
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
unzip train2017.zip -d ./data/coco/
rm train2017.zip