تقدير وضع الحيوانات يمكن أن يسهل فهم حركة الحيوانات، وهو أمر أساسي في مجالات مثل البيوميكانيكا، العلوم العصبية، الإثولوجيا، الروبوتات وصناعة الترفيه. نماذج تقدير وضع الإنسان حققت أداءً عالٍ بفضل كمية البيانات التدريبية الضخمة المتاحة. ولكن تحقيق نفس النتائج لتقدير وضع الحيوانات يعد تحديًا بسبب نقص مجموعات بيانات وضع الحيوانات. لحل هذه المشكلة، نقدم SyDog: مجموعة بيانات اصطناعية للكلاب تحتوي على إحداثيات الوضع والصندوق المحيط الحقيقي التي تم توليدها باستخدام محرك الألعاب Unity. نثبت أن النماذج التي تم تدريبها على SyDog تحقق أداءً أفضل من النماذج التي تم تدريبها بشكل كامل على البيانات الحقيقية وتقلل بشكل كبير من الحاجة إلى تصنيف الصور بطريقة شاقة ومعقدة. نقوم بإصدار مجموعة بيانات SyDog كمعيار للتدريب والتقييم لأبحاث حركة الحيوانات.