当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同 计算机视觉 任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。姿态估计问题属于一类比较复杂的问题，为神经网络模型建立一个合适的数据集是很困难的，图像中每个人的每个关节都必须定位和标记，这是一项琐碎而费时的任务。最流行的姿态估计数据集是COCO数据集，它有大约80类图像和大约250000个人物实例。如果你检查此数据集中的一些随机图像，你可能会遇到一些与要解决的问题无关的实例。学术界希望达到最高的精度，但在实际生产环境中并不总是如此。在现实世界中，我们可能更感兴趣的是在非常特定的环境中工作良好的模型，例如行人、篮球运动员、健身房等。让我们从COCO数据集中查看此图像：

你看到红点了吗？这是关键点：鼻子。有时，你可能不希望网络看到仅包含头部一部分的示例，尤其是在帧的底部。在这篇文章中，我会向你展示COCO数据集的一个示例分析COCO数据集COCO数据集是用于许多计算机视觉任务的大规模通用数据集。150万个对象实例，80个对象类别，25万人——这些都让这个数据集令人印象深刻。你可以在源站点上找到更多详细信息，在那里你还可以下载所有必需的文件：https：／／cocodataset．org／数据集由图像文件和注释文件组成。注释文件是一个JSON，包含关于一个人（或其他一些类别）的所有元数据。在这里我们会找到边界框的位置和大小，区域，关键点，源图像的文件名等。我们不必手动解析JSON。有一个方便的Python库可用使用，即pycocotools（https：／／github．com／cocodataset／cocoapi／tree／master／PythonAPI）我们需要train2017．zip（https：／／cocodataset．org／＃download），val2017．zip（https：／／cocodataset．org／＃download），annotations＿trainval2017．zip（https：／／cocodataset．org／＃download）具体来说，我们只需要人的注释。zip中有两个文件：annotations＿trainval2017．zip：person＿keypoints＿train2017．json和person＿keypoints＿val2017．json我建议将文件放在以下这个文件夹层次结构中：dataset＿coco
｜－－－annotations
｜－－－person＿keypoints＿train2017．json
｜－－－person＿keypoints＿val2017．json
｜－－－train2017
｜－－－＊．jpg
｜－－－val2017
｜－－－＊．jpg
下面是显示如何加载注释的代码：from pycocotools．coco import COCO
．．．
train＿annot＿path ＝ ＇dataset＿coco／annotations  ／person＿keypoints＿train2017．json＇
val＿annot＿path ＝ ＇dataset＿coco／annotations／person＿keypoints＿val2017．json＇
train＿coco ＝ COCO（train＿annot＿path） ＃ 加载训练集的注释
val＿coco ＝ COCO（val＿annot＿path） ＃ 加载验证集的注释
．．．
＃ 函数遍历一个人的所有数据库并逐行返回相关数据
def get＿meta（coco）：
ids ＝ list（coco．imgs．keys（））
for i， img＿id in enumerate（ids）：
img＿meta ＝ coco．imgs［img＿id］
ann＿ids ＝ coco．getAnnIds（imgIds＝img＿id）
＃ 图像的基本参数
img＿file＿name ＝ img＿meta［＇file＿name＇］
w ＝ img＿meta［＇width＇］
h ＝ img＿meta［＇height＇］
＃ 检索当前图像中所有人的元数据
anns ＝ coco．loadAnns（ann＿ids）
yield ［img＿id， img＿file＿name， w， h， anns］
．．．
＃ 迭代图像
for img＿id， img＿fname， w， h， meta in get＿meta（train＿coco）：
．．．
＃ 遍历图像的所有注释
for m in meta：
＃ m是字典
keypoints ＝ m［＇keypoints＇］
．．．
．．．
首先，我们必须加载COCO对象，它是json数据的包装器（第6－7行）在第11行，我们加载所有图像标识符。在接下来的几行中，我们为每个图像加载元数据，这是一个包含图像宽度、高度、名称、许可证等一般信息的词典。在第14行，我们加载给定图像的注释元数据，这是一个字典列表，每个字典代表一个人。第27－32行显示了如何加载整个训练集（train＿coco），类似地，我们可以加载验证集（val＿coco）将COCO转换为Pandas数据帧让我们将COCO元数据转换为pandas数据帧，我们使用如matplotlib、sklearn 和pandas。这可用使得数据的过滤、可视化和操作变得更加容易，此外，我们还可以将数据导出为csv或parquet等。def convert＿to＿df（coco）：
images＿data ＝ ［］
persons＿data ＝ ［］