动物分类数据集

图像分类

动物分类数据集

使用案例: 动物分类

格式: 图片

算: 300k

注解: Yes

X

描述: 互联网收集了室内、室外、自然、花园等各种场景的动物图像。

猫狗身体分割补充数据集

轮廓分割

猫狗身体分割补充数据集

使用案例: 猫狗身体分割补充数据集

格式: 图片

算: 7k

注解: Yes

X

描述: “猫狗身体分割补充数据集”是专为视觉娱乐行业量身定制的,包含各种互联网收集的图像,分辨率超过 440 x 440 像素。该数据集专注于轮廓分割,具体描绘不同品种的猫狗的轮廓,为需要精确宠物表征的应用提供详细数据。

猫狗分割数据集

轮廓分割

猫狗分割数据集

使用案例: 猫狗分割数据集

格式: 图片

算: 70k

注解: Yes

X

描述: “猫狗分割数据集”专为媒体娱乐和旅游行业打造,包含大量从互联网收集的图像,分辨率从 367 x 288 到 3456 x 4608 像素不等。该数据集专注于轮廓分割,包括各种注释,例如人类、猫、狗以及墙壁、桌子、草地和水面等环境元素。

人类与多物体全景分割数据集

实例分割、语义分割

人类与多物体全景分割数据集

使用案例: 人体与多物体全景分割

格式: 图片

算: 8k

注解: Yes

X

描述: “人类与多物体全景分割数据集”专为视觉娱乐应用而打造,包含大量从互联网收集的图像,分辨率超过 1280 x 700 像素。这个综合数据集结合了实例分割和语义分割,标记了日常生活中发现的各种元素,包括自然风景、人物、建筑物和动物,提供各种场景和主题的全景视图。

室内多人全景分割数据集

全景分割

室内多人全景分割数据集

使用案例: 室内多人全景分割数据集

格式: 图片

算: 14k

注解: Yes

X

描述: “室内多人全景分割数据集”专为视觉娱乐领域而设计,包含一系列通过互联网收集的室内图像,分辨率超过 1543 x 2048 像素。该数据集强调全景分割,捕捉室内场景中每一个可识别的实例,包括人、家具、餐具、食物和其他元素,为详细的室内场景分析和创建提供全面的数据集。

室内多人与物体分割数据集

用户分类

室内多人与物体分割数据集

使用案例: 室内多人与物体分割数据集

格式: 图片

算: 7,500

注解: Yes

X

描述: “室内多人与物体分割数据集”专为互联网和媒体娱乐行业设计,包含一系列以室内生活场景为背景的戏剧图像。该数据集平均每张图片包含 5 到 6 个人,涵盖亚洲、美国和英国背景。它支持针对人体区域、服装和配饰以及室内物体的详细语义分割任务。

长距离行人数据集

边界框

长距离行人数据集

使用案例: 长距离行人数据集

格式: 图片

算: 10k

注解: Yes

X

描述: “远距离行人数据集”是专为视觉娱乐领域打造的数据集,包含一组户外采集的图像,分辨率高达 3840 x 2160 像素。该数据集专注于远距离行人图像,每个目标行人都带有精确标记的边界框,该边界框与行人目标的边界紧密贴合,为场景构图和视觉内容中的角色放置提供详细数据。

多人及附属物分割数据集

实例分割、语义分割

多人及附属物分割数据集

使用案例: 多人及附属物分割数据集

格式: 图片

算: 7k

注解: Yes

X

描述: “多人及附属物分割数据集”专为视觉娱乐领域而设计,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率超过 2736 x 3648 像素。该数据集采用实例和语义分割技术来注释各种场景中的多人及其附属物。附属物包括阴影、手持物体、骑行物体等,提供人类与环境互动的全面视图。

多宠物梳理数据集

轮廓分割、语义分割

多宠物梳理数据集

使用案例: 多宠物梳理数据集

格式: 图片

算: 7k

注解: Yes

X

描述: “多宠物抠图数据集”专为视觉娱乐和金融服务应用而设计,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率超过 1920 x 1280 像素。该数据集专注于每幅图像中多个宠物实例的轮廓和语义分割,具体限于猫和狗。每个宠物实例都保存有单独的抠图蒙版,蒙版粒度细化到发丝级别,为在数字内容中创建逼真的宠物表示和互动提供了详细数据。

多场景、多人实例分割数据集

实例分割,边界框

多场景、多人实例分割数据集

使用案例: 多场景、多人实例分割数据集

格式: 图片

算: 10k

注解: Yes

X

描述: “多场景、多人实例分割数据集”专为视觉娱乐、媒体和娱乐以及电子商务和零售领域的各种应用而设计。它由一系列从互联网收集的图像组成,分辨率超过 640 x 480 像素。该数据集的特点是多样性,具有不同的场景,例如个人坐着、群体坐在一起、人们拿着道具、与帽子和包等各种服饰互动以及做出不同的手势。它采用实例分割和边界框注释来促进在这些不同背景下对人类主体进行全面分析。

老人和儿童轮廓分割数据集

轮廓分割

老人和儿童轮廓分割数据集

使用案例: 老人和儿童轮廓分割数据集

格式: 图片

算: 20.3k

注解: Yes

X

描述: “老人与儿童轮廓分割数据集”是专为视觉娱乐领域打造的数据集,包含一系列从互联网收集的图像,分辨率从 867 x 867 到 6000 x 4000 像素不等。该数据集专门用于轮廓分割,专注于勾勒老年人和儿童的轮廓,以促进特定年龄段的内容创作和角色建模。

户外多人全景分割数据集

全景分割

户外多人全景分割数据集

使用案例: 户外多人全景分割数据集

格式: 图片

算: 26k

注解: Yes

X

描述: “户外多人全景分割数据集”专为视觉娱乐行业量身定制,包含一系列从互联网收集的户外图像,分辨率从 1543 x 2048 到 3072 x 2304 像素不等。该数据集专注于全景分割,涵盖多人和可区分的物体,例如个人、建筑物、车辆和植物上的物体。图像中每个可识别的实例都带有注释,可提供户外场景的全面视图。

人员和安全带语义分割数据集

实例分割、语义分割

人员和安全带语义分割数据集

使用案例: 人员和安全带语义分割数据集

格式: 图片

算: 1.5k

注解: Yes

X

描述: “人员和安全带语义分割数据集”专为工业应用而设计,包括在工厂环境中以 1920 x 1080 像素的分辨率捕获的闭路电视图像。该数据集侧重于实例分割和语义分割,为人员及其佩戴的安全带提供注释,旨在增强安全合规性监控。

Whiskers 分割数据集

轮廓分割

Whiskers 分割数据集

使用案例: Whiskers 分割数据集

格式: 图片

算: 1,000

注解: Yes

X

描述: “胡须分割数据集”专为美容和媒体娱乐行业量身定制,由互联网收集的图像组成,分辨率从 1080 x 1070 到 1080 x 1350 像素不等。该数据集专注于轮廓分割,特别是针对浓密胡须轮廓的分割,有助于与美容、虚拟造型和角色设计相关的应用。