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数据注释和标签准确注释让 AI/ML 思考更快
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医疗保健AI 将复杂的数据转化为可行的见解。
对话式AI 使用多语言数据集本地化语音模型。
计算机视觉 一流的视觉训练数据
生成式人工智能使用我们的优质训练数据为您的 Gen AI 提供动力。
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光学字符识别(OCR) 以数字方式优化数据
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利用高质量的带注释数据加速面部识别、姿势估计等人工智能开发
实例分割、语义分割
使用案例: 亚洲人脸遮挡数据集
格式: 图片
算: 44k
注解: Yes
描述: “亚洲人脸遮挡数据集”是专为视觉娱乐行业量身定制的,包含大量从互联网收集的图像,每张图像的分辨率超过 2736 x 3648 像素。该数据集专注于亚洲人脸的实例和语义分割,具体针对年龄在 18 至 50 岁之间、男女比例为 3:7 的人群。该数据集的独特之处在于包含各种面部遮挡物品,提供各种遮挡场景。
轮廓分割
使用案例: 亚洲单人证件照抠图数据集
算: 10k
描述: “亚洲人单人证件照抠图数据集”是针对视觉娱乐和社交网络服务 (SNS) 领域推出的数据集,包含互联网采集的亚洲人人脸证件照,分辨率均为 6720 x 4480 像素。该数据集专注于轮廓分割,针对证件照中的亚洲人面部特征提供像素级分割,助力精准人脸识别和编辑应用。
分割,轮廓分割
使用案例: 东亚单人肖像抠图数据集
算: 50k
描述: 我们的“东亚单人肖像抠图数据集”针对时尚、互联网和娱乐行业的细微需求,包含来自东亚的单人肖像,包括室内、户外、街头和运动等各种场景。该数据集专为像素级精细分割任务而精心打造,可捕捉各种姿势和场景。
边界框
使用案例: 自动扶梯表面边界数据集
算: 30k
描述: “自动扶梯人脸边界数据集”专为政府和安全部门设计,包含一组户外采集的图像,分辨率超过 960 x 540 像素。此数据集使用边界框来标注在自动扶梯环境中捕获的个人的头部、面部和整个身体。这些标注经过精心绘制,涵盖了整个面部,包括可能佩戴的任何口罩,确保即使在部分模糊的条件下也能实现全面的面部识别功能。
用户分类
使用案例: 人脸解析数据集
算: 100k
描述: “人体语义分割数据集”服务于时尚、互联网和娱乐行业,提供多样化的人体图像集合。该数据集在不同国家/地区的性别和年龄分布均匀,非常适合需要详细分析人体姿势、发型和不同场景的应用。它对 19 个人体区域进行了精细标记,有助于高级语义分割任务。
语义分割
使用案例: 面部 17 部分分割数据集
算: 2k
描述: “面部 17 部分分割数据集”专为视觉娱乐行业编制,包含一系列从互联网收集的面部图像,分辨率超过 1024 x 682 像素。该数据集专用于语义分割,描绘出眉毛、嘴唇、眼瞳等 17 个面部类别。它还包括一系列带有遮挡的肖像图像,为数据集增加了复杂性和多样性,以适应更现实的应用场景。
使用案例: 面部颜色分割数据集
算: 3.9k
描述: “面部颜色分割数据集”专为美容和视觉娱乐行业量身定制,由互联网收集的图像组成,分辨率从 1028 x 1028 到 6016 x 4016 像素。该数据集专注于面部肤色的语义分割,包括黑色、黄色、白色和棕色,促进化妆品、虚拟化妆和包容性数字内容中的各种应用。
语义分割,边界框
使用案例: 面部部位语义分割数据集
算: 2,791.7k
描述: “面部部位语义分割数据集”支持美容和媒体娱乐行业,其图片来自线上和线下。分辨率从 300 x 300 到 4480 x 6720 不等,涵盖眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、头发和配饰等全面的面部区域类别,每个类别都经过精心标注,可用于语义分割和边界框任务。
使用案例: 人脸识别
格式: 。JPG
算: 831
注解: 没有
描述: 面部识别数据集仅由面部图像组成,没有其他注释。它们包括面部特征、姿势和光照条件的各种示例,用于训练和评估面部识别系统以完成面部检测和识别等任务。
录音条件: 照明条件: - 明亮的光线或阳光 - 阴影或阴天 - 夜晚或昏暗的光线
使用案例: 眼镜分割数据集
算: 13.9k
描述: “眼镜分割数据集”针对服装和视觉娱乐领域,包含各种互联网收集的图像,分辨率从 165 x 126 到 1250 x 1458 像素。该数据集专注于各种类型眼镜的语义分割,包括纯透明眼镜、太阳镜和半透明眼镜,为每个类别提供详细注释。
轮廓分割、语义分割
使用案例: 头发语义分割数据集
算: 32.2k
描述: “头发语义分割数据集”服务于服装和媒体娱乐行业,包含一系列精选的互联网图像,分辨率从 343 x 358 到 2316 x 3088 像素不等。该数据集专门用于对头发进行高精度轮廓和语义分割,为各种发型和纹理提供详细注释。
使用案例: 头颈部语义分割数据集
算: 14k
描述: “头部和颈部语义分割数据集”专为电子商务和零售以及媒体和娱乐行业而设计,包含一组分辨率高于 1024 x 1024 像素的 AI 生成的卡通图像。该数据集专注于语义分割,专门针对主角的头部,包括脸部、头发和任何配饰,以及颈部至锁骨的区域,边缘处有未分割的小部分。
使用案例: 人体及附件分割数据集
算: 74.3k
描述: “人体与配饰分割数据集”是服装、电子商务以及媒体和娱乐行业的宝贵资源,其中包含从互联网收集的图像,分辨率从 584 x 429 到 3744 x 5616。该数据集种类丰富,涵盖了手机、手提箱、滑板和动物等各种配饰,均带有语义分割注释。
使用案例: 人体高精度分割数据集
算: 424.8k
描述: “人体高精度分割数据集”是一个针对服装、电子商务和视觉娱乐领域的综合集合,结合了手动拍摄和网络收集的图像,分辨率从 316×600 到 6601×9900。它专注于人体的高精度分割,捕捉四肢、衣服、面部特征、皮肤和配饰的复杂细节。
使用案例: 人体部位精细分割
格式: 视频
算: 1.7k
描述: 图片来自互联网。分辨率范围从 105 x 251 到 319 x 951。
使用案例: 人体分割数据集
算: 85.7k
描述: “人像抠图数据集”主要面向服装、媒体娱乐等行业,包含丰富多样的实时截图图像,分辨率从 138×189 到 6000×4000 不等。该数据集内容全面,包括单个人、群体及其配饰,并针对轮廓、语义和实例分割任务进行了标注。
使用案例: 人体语义分割数据集
轮廓分割、关键点
使用案例: 人体轮廓分割和关键点数据集
算: 14.4k
描述: “人体轮廓分割和关键点数据集”面向服装和视觉娱乐行业,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率从 103 x 237 到 329 x 669 像素不等。该数据集专注于轮廓分割和关键点标注,涵盖面部特征、四肢和四肢等全面的人体关键点,有助于进行详细的人体姿势和运动分析。
使用案例: 人物肖像抠图
算: 4.1k
描述: 图片来自互联网。分辨率范围从 1280 x 720 到 2048 x 1080。
关键点
使用案例: 室内面部 130 表情数据集
算: 4k
描述: “室内面部 130 表情数据集”专为媒体娱乐和移动领域的应用而设计,包含一系列通过互联网收集的室内面部图像,分辨率从 443 x 443 到 1127 x 1080 像素不等。该数据集专门用于关键点标注,为每个面部表情提供 130 个关键点,为情绪识别、面部动画和交互式应用提供了详细的基础。
使用案例: 室内面部 182 关键点数据集
算: 28,000
描述: “室内面部 182 关键点数据集”是互联网、媒体、娱乐和移动行业的专用资源,专注于详细的面部分析。它包括 50 个人在室内环境中的图像,性别分布均衡,年龄从 18 岁到 50 岁不等。每张脸都标注了 182 个关键点,便于精确跟踪和分析面部特征。
使用案例: 室内面部 75 表情数据集
算: 20k
描述: “室内面部 75 种表情数据集”通过深入探索人类情绪,丰富了互联网、媒体、娱乐和移动行业。它包含 60 个室内场景中的个体,展示了均衡的性别代表性和多样的姿势,每个人有 75 种不同的面部表情。该数据集标有面部表情类别,使其成为情绪识别和交互式应用的宝贵工具。
使用案例: 唇部分割数据集
轮廓分割,语义分割,实例分割
使用案例: 人像抠图数据集
算: 29k
使用案例: 瞳孔分割数据集
算: 17k
描述: “瞳孔分割数据集”专为美容和媒体娱乐行业的应用而定制,由互联网收集的图像组成,分辨率从 90 x 89 到 419 x 419 像素不等。该数据集专注于语义分割,专门为瞳孔位置提供细分注释,以增强数字内容中与眼睛相关的详细特征。
使用案例: 人体数据集的分割和关键点
算: 6.6k
描述: “人体分割与关键点数据集”是专为服装和视觉娱乐行业而设计的,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率从 1280 x 960 到 5184 x 3456 像素不等。该数据集内容丰富,包括 27 个类别身体部位的实例和语义分割以及 24 个关键点标注,为人体分析和应用提供了详实的数据。
使用案例: 剃光头分割数据集
算: 1.0k
描述: “光头分割数据集”专为媒体和娱乐行业设计,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率从 1360 x 1656 到 2160 x 2702 像素不等。该数据集专门用于语义分割,为背景、障碍物、头部、耳朵和皮肤等各种类别提供注释,重点关注光头个体,以进行详细的角色建模和数字内容创作。
使用案例: 单人肖像抠图数据集
描述: 我们的“单人肖像抠图数据集”是时尚、媒体和社交媒体行业的重要资源,提供精细标记的肖像图像,捕捉来自不同国家的各种姿势和发型。该数据集专注于超过 1080 x 1080 像素的高分辨率图像,专为需要详细分割的应用而定制,包括头发、耳朵、手指和其他复杂的肖像特征。
使用案例: 上眼睑分割数据集
算: 2.4k
描述: “上眼睑分割数据集”专为美容和视觉娱乐行业而设计,包含从互联网收集的图像,分辨率从 100 x 100 到 400 x 400 像素不等。该数据集专门用于上眼睑的语义分割,注释涵盖双眼,便于进行详细的眼妆应用和人物建模。