Din pålitelige kilde for opplæringsdata for segmentering av mennesker og dyr

Beskrivelse: Internett samlet dyrebilder i variable scenarier som innendørs, utendørs, natur, gardon og så videre.

Beskrivelse: "Cat & Dog Body Segmentation Supplementary Dataset" er skreddersydd for den visuelle underholdningsindustrien, og består av en rekke internettinnsamlede bilder med oppløsninger på over 440 x 440 piksler. Dette datasettet fokuserer på kontursegmentering, spesifikt avgrenser konturene til katter og hunder av forskjellige raser, og gir detaljerte data for applikasjoner som krever presise kjæledyrrepresentasjoner.

Beskrivelse: "Cat & Dog Segmentation Dataset" er laget for medie- og underholdnings- og reiselivsindustrien, og inneholder en bred samling av internettinnsamlede bilder med oppløsninger som varierer fra 367 x 288 til 3456 x 4608 piksler. Dette datasettet fokuserer på kontursegmentering og inkluderer forskjellige merknader som mennesker, katter, hunder og miljøelementer som vegger, bord, gress og vannoverflater, blant andre.

Beskrivelse: "Human And Multi-object Panoptic Segmentation Dataset" er kuratert for applikasjoner innen visuell underholdning, med et bredt spekter av internettinnsamlede bilder med oppløsninger på over 1280 x 700 piksler. Dette omfattende datasettet integrerer både instans- og semantisk segmentering for å merke et mangfold av elementer som finnes i hverdagen, inkludert naturlandskap, mennesker, bygninger og dyr, og tilbyr en panoramautsikt over ulike scener og emner.

Beskrivelse: "Indoor Multi-person Panoptic Segmentation Dataset" er designet for den visuelle underholdningssektoren, og består av en samling av internett-innsamlede innendørsbilder med oppløsninger over 1543 x 2048 piksler. Dette datasettet legger vekt på panoptisk segmentering, og fanger opp alle identifiserbare forekomster innen innendørs scener, inkludert mennesker, møbler, servise, mat og andre elementer, og gir et omfattende datasett for detaljert innendørs sceneanalyse og oppretting.

Beskrivelse: "Indoor Multiple Person & Object Segmentation Dataset" er designet for internett- og media- og underholdningssektorene, med en samling dramabilder satt i innendørs levescenarier. Dette datasettet, med et gjennomsnitt på 5 til 6 personer per bilde, spenner over asiatiske, amerikanske og engelske kontekster. Den støtter detaljerte semantiske segmenteringsoppgaver for menneskekroppsområder, klær og tilbehør og innendørs objekter.

Beskrivelse: "Long-range Pedestrian Dataset" er kuratert for den visuelle underholdningssektoren, og inneholder en samling av utendørs innsamlede bilder med en høy oppløsning på 3840 x 2160 piksler. Dette datasettet er fokusert på fotgjengerbilder over lang avstand, med hver fotgjenger nøyaktig merket med en avgrensningsboks som passer godt til grensen til fotgjengermålet, og gir detaljerte data for scenekomposisjon og karakterplassering i visuelt innhold.

Beskrivelse: "Multi-person And Appendages Segmentation Dataset" er designet for den visuelle underholdningssektoren, og inneholder en samling av internett-innsamlede bilder med oppløsninger på over 2736 x 3648 piksler. Dette datasettet bruker både instans- og semantiske segmenteringsteknikker for å kommentere flere personer og deres vedlegg i forskjellige scener. Vedleggene inkluderer skygger, håndholdte gjenstander, rideobjekter og mer, og gir en omfattende oversikt over menneskelig interaksjon med omgivelsene.

Beskrivelse: "Multi-Pet Matting Dataset" er kuratert for applikasjoner innen visuell underholdning og finansielle tjenester, med en samling av internettinnsamlede bilder med oppløsninger på over 1920 x 1280 piksler. Dette datasettet fokuserer på både kontur og semantisk segmentering av flere kjæledyrforekomster i hvert bilde, spesifikt begrenset til katter og hunder. Hver kjæledyrforekomst lagres med en individuell mattmaske, med maskens granularitet raffinert til hårstrånivået, og gir detaljerte data for å lage realistiske kjæledyrrepresentasjoner og interaksjoner i digitalt innhold.

Beskrivelse: "Multi-scenario, Multi-Person Instance Segmentation Dataset" er designet for ulike applikasjoner innen visuell underholdning, media og underholdning, og e-handel og detaljhandel. Den består av en samling av internett-samlede bilder med oppløsninger på over 640 x 480 piksler. Dette datasettet er preget av dets variasjon, med forskjellige scenarier som enkeltpersoner som sitter, grupper som sitter sammen, folk som holder rekvisitter, samhandler med forskjellige antrekk som hatter og vesker, og gjør forskjellige bevegelser. Den bruker forekomstsegmentering og markeringsbokskommentarer for å lette omfattende analyse av menneskelige emner innenfor disse varierte kontekstene.

Beskrivelse: "Old Person and Children Contour Segmentation Dataset" er laget for den visuelle underholdningssektoren, og inneholder en samling av internettinnsamlede bilder med oppløsninger fra 867 x 867 til 6000 x 4000 piksler. Dette datasettet spesialiserer seg på kontursegmentering, med fokus på å avgrense konturene til eldre individer og barn, forenkle aldersspesifikk innholdsskaping og karaktermodellering.

Beskrivelse: "Outdoor Multi-person Panoptic Segmentation Dataset" er skreddersydd for den visuelle underholdningsindustrien, med en samling av internettinnsamlede utendørsbilder med oppløsninger fra 1543 x 2048 til 3072 x 2304 piksler. Dette datasettet fokuserer på panoptisk segmentering, som omfatter flere personer og gjenstander som kan skilles ut, for eksempel på individer, bygninger, kjøretøy og planter. Hver identifiserbar forekomst i bildene er kommentert, og gir en omfattende oversikt over utendørsscener.

Beskrivelse: "People and Safety Belt Semantic Segmentation Dataset" er spesielt kurert for industrielle applikasjoner, bestående av CCTV-bilder tatt i et fabrikkmiljø med en oppløsning på 1920 x 1080 piksler. Dette datasettet fokuserer på både forekomst og semantisk segmentering, og gir merknader for personer og sikkerhetsbeltene de bruker, med sikte på å forbedre overvåkingen av sikkerhetsoverholdelse.

Beskrivelse: "Whiskers Segmentation Dataset" er skreddersydd for skjønnhets- og media- og underholdningssektorene, og består av internettinnsamlede bilder med oppløsninger fra 1080 x 1070 til 1080 x 1350 piksler. Dette datasettet fokuserer på kontursegmentering, spesifikt rettet mot segmentering av tykke skjeggkonturer, og hjelper til med applikasjoner relatert til pleie, virtuell styling og karakterdesign.