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task_categories:
- object-detection
language:
- en
tags:
- robomaster
- yolo
size_categories:
- 10K<n<100K
pretty_name: RM26 Engineer Pillar & Exchange Keypoints
license: cc-by-4.0
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# dataset_finalversion

RoboMaster 2026 工程机器人 **装配柱 (pillar)** 与 **兑换站 (exchange)** 合成图像关键点数据集，**Ultralytics YOLO Pose** 标注格式。

| 划分 | 图像数 | 标签文件数 |
|------|--------|------------|
| train | 40,860 | 40,860 |
| val | 4,540 | 4,540 |
| **合计** | **45,400** | **45,400** |

每张图 1 个 `.jpg` 对应 1 个同名 `.txt`；约 90% / 10% 划分。

## 目录结构

```
dataset_finalversion/
├── dataset.yaml          # 类别、关键点名、flip_idx、kpt_shape
├── README.md
├── images/
│   ├── train/*.jpg
│   └── val/*.jpg
└── labels/
    ├── train/*.txt       # stem 与 images 一致
    └── val/*.txt
```

## 标注格式

**YOLO Pose 文本行**，每行 5 + 12×3 = **41 个数值**：

```
<class> <cx> <cy> <w> <h>  <x1> <y1> <v1>  <x2> <y2> <v2>  ...  <x12> <y12> <v12>
```

### 坐标归一化

| 字段 | 范围 | 反算像素 |
|------|------|----------|
| `cx, cy, w, h` | [0, 1]，相对整图宽高 | `cx_px = cx × W`，`w_px = w × W`（`H` 同理） |
| `x, y` | [0, 1]，相对整图宽高 | `x_px = x × W`，`y_px = y × H` |
| `v` | 整数 0 / 1 / 2 | 不归一化 |

`W`、`H` 为对应 `.jpg` 的宽、高（本数据集 **逐图不同**）。

### 可见性 `v`

| 值 | 含义 | 坐标 |
|----|------|------|
| **0** | 无效：视野外，或该类不使用的 padding 槽位 | 固定 `0 0 0` |
| **1** | 被遮挡，位置仍标注 | 有效 `x, y` |
| **2** | 可见 | 有效 `x, y` |

> 与 COCO `v` 编码不同；读取时勿当作 COCO 的 `{0,1,2}` 语义。

### 双行实例标注

每个装配柱实例占 **2 行**，描述同一物体的不同部位：

| 行 | class | bbox | 有效关键点（全局索引） | 其余 7 槽 |
|----|-------|------|------------------------|-----------|
| 1 | `0` pillar | pillar 外接框 | 0–4 | `0 0 0` |
| 2 | `1` exchange | exchange 外接框 | 5–11 | `0 0 0` |

- **pillar bbox**：L 形标记四角 + ring 的外接矩形  
- **exchange bbox**：光带四角 + 外壳三点的区域框 


## 类别

| class id | 名称 | 说明 |
|----------|------|------|
| 0 | `pillar` | 装配柱 L 形标记与顶端 ring |
| 1 | `exchange` | 兑换站光带与外壳关键点 |

`dataset.yaml` 中 `kpt_shape: [12, 3]`：全局固定 12 个关键点槽位，每槽 `(x, y, v)`。

## 关键点 Schema

每个关键点存为 **`(x, y, v)`** 三元组，共 12 组；另每行还有 bbox **`(cx, cy, w, h)`**。

### 归一化一览

| 字段 | 是否归一化 | 存储形式 | 还原方式 |
|------|-----------|----------|----------|
| `cx, cy, w, h` | ✅ 是 | [0, 1]，÷ 图像 `W` / `H` | `× W` 或 `× H` |
| `x, y`（每个 kp） | ✅ 是 | [0, 1]，÷ 图像 `W` / `H` | `x_px = x × W`，`y_px = y × H` |
| `v`（每个 kp） | ❌ 否 | 整数 `0` / `1` / `2` | 直接使用，**不是**概率或 [0,1] 分数 |
| `class` | ❌ 否 | 整数 `0` / `1` | 类别 id |

`v=0` 时 `x, y` 固定为 `0`（padding / 无效），此时归一化值无几何意义。

### 关键点定义

全局索引与名称（`dataset.yaml` → `kpt_names`）；各点 `x, y` 均已归一化，`v` 为整数可见性：

| 索引 | 名称 | 类 | 语义 |
|------|------|-----|------|
| 0 | TL | pillar | L 形标记左上外角 |
| 1 | TR | pillar | L 形标记右上外角 |
| 2 | BL | pillar | L 形标记左下外角 |
| 3 | BR | pillar | L 形标记右下外角 |
| 4 | ring | pillar | 柱顶同心圆圆心 |
| 5 | light_BR | exchange | 光带右下参考点 |
| 6 | light_TR | exchange | 光带右上参考点 |
| 7 | shell_R | exchange | 外壳右侧参考点 |
| 8 | shell_M | exchange | 外壳顶部中点 |
| 9 | shell_L | exchange | 外壳左侧参考点 |
| 10 | light_TL | exchange | 光带左上参考点 |
| 11 | light_BL | exchange | 光带左下参考点 |


### 水平翻转配对

增强或推理后处理时，左右翻转后索引映射：

```
flip_idx: [1, 0, 3, 2, 4, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5]
```

| 翻转对 | 说明 |
|--------|------|
| TL↔TR, BL↔BR | pillar 左右对称 |
| ring→ring | 不变 |
| light_BR↔light_BL, light_TR↔light_TL | 光带左右对称 |
| shell_R↔shell_L | 外壳左右对称 |
| shell_M→shell_M | 不变 |

### 骨架连接（可视化参考）

| 连接 |
|------|
| pillar: TL–TR–BR–BL–TL |
| exchange 光带: light_BR–light_TR–light_TL–light_BL–light_BR |
| exchange 外壳: light_TR–shell_R–shell_M–shell_L–light_TL |

## 图像

| 属性 | 值 |
|------|-----|
| 格式 | JPEG |
| 分辨率 | 不固定；宽约 320–1280 px，高随宽高比变化，多数接近 **4:3** |
| 场景 | RoboMaster 比赛场地背景上的合成装配柱 |
| 每图实例数 | 通常 1–2 个装配柱；每实例 2 行标签（pillar + exchange） |
| 内容 | 含多柱遮挡、不同距离与视角；部分关键点 `v=1`（遮挡） |