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 ---
 license: mit
-dataset_info:
-  features:
-  - name: image
-    dtype: image
-  - name: label
-    dtype: string
-  - name: prompt
-    dtype: string
-  splits:
-  - name: train
-    num_bytes: 67955042685
-    num_examples: 52500
-  download_size: 69314831304
-  dataset_size: 67955042685
-configs:
-- config_name: default
-  data_files:
-  - split: train
-    path: data/train-*
+language:
+  - ja
+  - en
+tags:
+  - image-classification
+  - posture-detection
+  - synthetic-data
+  - stable-diffusion
+  - controlnet
+size_categories:
+  - 10K<n<100K
+task_categories:
+  - image-classification
 ---
+
+# KandenAiHackathonPosture2 — エンジニア姿勢合成画像データセット
+
+> **English Summary**
+> A large-scale synthetic image dataset of 52,500 images depicting engineers in four sitting postures (good, slouch, chin rest, stretch). Generated using Stable Diffusion v1.5 + ControlNet (Depth) from reference base images, with diverse variations in age, ethnicity, clothing, lighting, and camera artifacts. Designed for training posture classification models for real-time fatigue detection in office environments.
+
+---
+
+## データセット概要
+
+本データセットは、**空間AIブレイン** プロジェクトのために構築された、エンジニアの座り姿勢を再現した大規模合成画像データセットです。
+
+実際のオフィスでの撮影データ収集が困難なため、画像生成AI（Stable Diffusion v1.5 + ControlNet Depth）を用いて、ベース画像の姿勢構造を保持しながら多様なバリエーションを自動生成しました。
+
+---
+
+## データの内容
+
+| 項目 | 詳細 |
+|------|------|
+| **件数** | 52,500枚 |
+| **フォーマット** | Parquet（自動変換済み） |
+| **データ分割** | train: 52,500行 |
+| **サイズ** | 約69.3 GB |
+
+### カラム説明
+
+| カラム名 | 型 | 説明 |
+|---------|-----|------|
+| `image` | Image (JPEG) | 合成生成された姿勢画像 |
+| `label` | string | 姿勢クラスラベル（`01_good`, `02_slouch`, `03_chin_rest`, `04_stretch`） |
+| `prompt` | string | 画像生成に使用したプロンプト（年齢、服装、環境等の詳細記述） |
+
+### クラス説明
+
+| ラベル | 説明 | 学習時のID |
+|--------|------|-----------|
+| `01_good` | 正しい姿勢でデスクワーク中。背筋が伸び、モニターを正面から見ている | 0 |
+| `02_slouch` | 猫背で前傾した疲労姿勢。肩が丸まり、顔がモニターに近い | 1 |
+| `03_chin_rest` | 頬杖をついている姿勢。片手で顎を支え、ストレスや集中力低下を示す | 2 |
+| `04_stretch` | ストレッチ・伸びをしている姿勢。腕を後ろに伸ばし、休憩行動を示す | 3 |
+
+---
+
+## 作成方法
+
+### 生成パイプライン
+
+1. **ベース画像の撮影**: 各姿勢クラスの典型的なポーズを撮影
+2. **深度マップ抽出**: MiDaS (Depth Estimator) でベース画像から深度マップを生成
+3. **ControlNet生成**: Stable Diffusion v1.5 + ControlNet (Depth) で深度マップを制御信号として、多様なバリエーションを生成
+
+### 使用モデル
+
+| コンポーネント | モデル |
+|-------------|--------|
+| 画像生成 | `runwayml/stable-diffusion-v1-5` |
+| ControlNet | `lllyasviel/sd-controlnet-depth` |
+| 深度推定 | MiDaS (`lllyasviel/Annotators`) |
+| スケジューラ | UniPCMultistepScheduler |
+
+### 生成パラメータ
+
+| パラメータ | 値 |
+|-----------|-----|
+| 推論ステップ数 | 20 |
+| Guidance Scale | 7.5 |
+| バリエーション数 | ベース画像1枚あたり100枚 |
+
+### プロンプト例
+
+- **good**: `"A professional Japanese engineer working with good posture, bright modern office, highly detailed, 4k"`
+- **slouch**: `"A tired Japanese engineer slouching over a laptop, messy dark room, glowing monitor light, exhausted, cinematic lighting"`
+- **chin_rest**: `"A stressed Japanese engineer resting chin on hand, looking at laptop screen, server room background, deep thought, highly detailed"`
+- **stretch**: `"A Japanese engineer stretching arms back, relaxing on a desk chair, taking a break, coding environment"`
+
+### ネガティブプロンプト
+
+```
+worst quality, low quality, bad anatomy, bad hands, missing fingers, deformed, ugly, cropped, real person face
+```
+
+---
+
+## 使用方法
+
+### Python (datasets ライブラリ)
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+dataset = load_dataset("SeiyaCM/KandenAiHackathonPosture2")
+print(dataset)
+# DatasetDict({
+#     train: Dataset({
+#         features: ['image', 'label', 'prompt'],
+#         num_rows: 52500
+#     })
+# })
+
+# 画像の表示
+sample = dataset["train"][0]
+sample["image"].show()
+print(f"Label: {sample['label']}")
+print(f"Prompt: {sample['prompt']}")
+```
+
+### 学習での使用例
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+from torchvision import transforms
+
+dataset = load_dataset("SeiyaCM/KandenAiHackathonPosture2")
+split = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1, seed=42)
+
+label_map = {"01_good": 0, "02_slouch": 1, "03_chin_rest": 2, "04_stretch": 3}
+
+transform = transforms.Compose([
+    transforms.Resize((224, 224)),
+    transforms.ToTensor(),
+    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
+])
+```
+
+---
+
+## 想定ユースケース
+
+- エンジニアの姿勢分類モデルの学習・評価
+- オフィス環境でのウェルネスモニタリングシステムの開発
+- 合成データによる画像分類の研究・実験
+- ControlNet を用いたデータ拡張手法のベンチマーク
+
+---
+
+## 注意点・制約・バイアス / Limitations & Bias
+
+- **合成画像**: 全画像がStable Diffusionで生成されたものであり、実際の写真ではありません。実環境での評価には実データでの追加検証が推奨されます
+- **プロンプト由来のバイアス**: 生成プロンプトにバリエーション（年齢、性別、服装等）を含めていますが、生成モデル自体のバイアスが反映される可能性があります
+- **姿勢の明確性**: 一部の生成画像では、指定した姿勢が明確に表現されていない場合があります
+- **解像度**: 生成画像はWebカメラ品質を模しており、高解像度な用途には適しません
+- **環境の多様性**: オフィス環境を中心に生成しており、自宅や屋外環境のバリエーションは限定的です
+
+---
+
+## ライセンス / License
+
+MIT License
+
+---
+
+## 関連リンク / Related Links
+
+- **GitHub**: [SeiyaCM/kanden-ai-hackathon](https://github.com/SeiyaCM/kanden-ai-hackathon)
+- **学習済みモデル**: [SeiyaCM/KandenAiHackathonPostureModel](https://huggingface.co/SeiyaCM/KandenAiHackathonPostureModel)（ResNet18 → ONNX、検証精度 97.33 %）