Kasvo- ja vartaloosien tietojoukot AI/ML-koulutukseen

Kuvaus: "Aasian Face Occlusion Dataset" on räätälöity visuaaliseen viihdeteollisuuteen, ja se sisältää laajan kokoelman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden jokaisen resoluutio on yli 2736 x 3648 pikseliä. Tämä tietojoukko keskittyy aasialaisten kasvojen esimerkki- ja semanttiseen segmentointiin, erityisesti 18–50-vuotiaille henkilöille, joiden miesten ja naisten välinen suhde on 3:7. Tämän tietojoukon ainutlaatuinen piirre on se, että se sisältää erilaisia ​​kasvoja peittäviä kohteita, jotka tarjoavat erilaisia ​​okkluusioskenaarioita.

Kuvaus: "Asian Single ID Photo Matting Dataset" on kuratoitu visuaalisen viihteen ja sosiaalisen verkostoitumisen (SNS) aloille, ja se sisältää kokoelman Internetistä kerättyjä aasialaisia ​​kasvojentunnistuskuvia, joissa kaikissa on korkea 6720 x 4480 pikselin resoluutio. Tämä tietojoukko keskittyy ääriviivojen segmentointiin ja tarjoaa pikselitason segmentoinnin, joka on räätälöity erityisesti aasialaisiin kasvojen piirteisiin henkilöllisyyskuvissa, mikä helpottaa tarkkaa kasvojentunnistusta ja muokkaussovelluksia.

Kuvaus: "Itä-Aasian yhden hengen muotokuvien mattatietoaineistomme" on kohdistettu muoti-, internet- ja viihdesektorin vivahteisiin vaatimuksiin, ja se sisältää yhden henkilön muotokuvia Itä-Aasiasta erilaisissa ympäristöissä, mukaan lukien sisä-, ulko-, katu- ja urheilutilat. Tämä tietojoukko on erityisesti kuratoitu pikselitason hienosegmentointitehtäviin, jotka tallentavat erilaisia ​​​​asentoja ja skenaarioita.

Kuvaus: "Escalator Face Bounding Dataset" on erityisesti suunniteltu käytettäväksi hallinto- ja turvallisuussektorilla, ja se sisältää kokoelman ulkona kerättyjä kuvia, joiden resoluutio on yli 960 x 540 pikseliä. Tämä tietojoukko käyttää rajausruutuja merkitsemään liukuportaiden asetuksissa tallennettujen henkilöiden päätä, kasvoja ja koko kehoa. Merkinnät on piirretty huolellisesti niin, että ne kattavat koko kasvot, mukaan lukien mahdollisesti käytettävät naamarit, mikä varmistaa kattavat kasvojentunnistusominaisuudet myös osittain hämärissä olosuhteissa.

Kuvaus: "Human Body Semantic Segmentation Dataset" palvelee muoti-, internet- ja viihdesektoria monipuolisella kokoelmalla ihmiskehokuvia. Tämä tietojoukko, jossa on tasainen jakautuminen eri maiden sukupuolten ja iän kesken, on ihanteellinen sovelluksiin, jotka vaativat yksityiskohtaista analyysiä ihmisen asennoista, hiustyylistä ja erilaisista skenaarioista. Se helpottaa edistyneitä semanttisia segmentointitehtäviä 19 ihmiskehon alueen hienolla merkinnällä.

Kuvaus: "Facial 17 Parts Segmentation Dataset" on koottu erityisesti visuaalista viihdeteollisuutta varten, ja se sisältää valikoiman Internetistä kerättyjä kasvokuvia, joiden resoluutio on yli 1024 x 682 pikseliä. Tämä tietojoukko on omistettu semanttiselle segmentoinnille ja se määrittelee 17 kasvoluokkaa, kuten kulmakarvat, huulet, silmäpupillit ja paljon muuta. Se sisältää myös valikoiman pystykuvia, joissa on tukkeumia, mikä lisää tietojoukon monimutkaisuutta ja monimuotoisuutta realistisempien sovellusskenaarioiden saavuttamiseksi.

Kuvaus: "Facial Color Segmentation Dataset" on räätälöity kauneus- ja visuaalisen viihteen aloille, ja se koostuu Internetistä kerätyistä kuvista, joiden resoluutio on 1028 x 1028 - 6016 x 4016 pikseliä. Tämä tietojoukko keskittyy kasvojen ihon värien, mukaan lukien musta, keltainen, valkoinen ja ruskea, semanttiseen segmentointiin, mikä helpottaa erilaisia ​​sovelluksia kosmetiikassa, virtuaalisia muodonmuutoksia ja kattavaa digitaalista sisältöä.

Kuvaus: "Facial Parts Semantic Segmentation Dataset" tukee kauneus- ja media- ja viihdesektoria sekä online- että offline-kuvien kokoelmalla. Resoluutiot vaihtelevat 300 x 300 ja 4480 x 6720 välillä kattaen kattavat kasvojen alueluokat, kuten silmät, kulmakarvat, nenä, suu, hiukset ja asusteet, joista jokainen on huolella merkitty semanttista segmentointia ja rajauslaatikkotehtäviä varten.

Kuvaus: Kattava 10 000 ihmisen kasvokuvan tietojoukko, joista jokainen on huolellisesti merkitty tärkeimmillä kasvojen maamerkeillä ja ominaisuuksilla. Suunniteltu tekoäly- ja konenäkösovelluksille, se tukee tehtäviä, kuten kasvojentunnistusta, henkilöllisyyden varmentamista, tunteiden havaitsemista ja ilmeanalyysiä. Sopii koneoppimismallien koulutukseen, testaukseen ja validointiin sekä akateemisissa että kaupallisissa projekteissa.

Kuvaus: Ilmoittautumiskuva + historialliset valokuvat + sisä-/ulkovideot Kuvia (1 ilmoittautumiskuva, 20 historiallista kuvaa henkilöllisyyttä kohden) ja videoita (1 sisällä, 1 ulkona) yksilöllisiltä henkilöllisyyksiltä

Kuvaus: Erikoisaineisto valaistuksen artefaktien vaikuttamista ihmiskasvokuvista, jotka tunnetaan myös nimellä "haamukuvat", ja sisältää yksityiskohtaisia ​​merkintöjä. Ihanteellinen kasvojentunnistusmallien kouluttamiseen ja testaamiseen haastavissa valaistusolosuhteissa tarkkuuden ja kestävyyden parantamiseksi.

Kuvaus: Ryhmäkuvat: (Tämän tiedonkeruun tavoitteena oli kerätä kuvia ihmisryhmistä. Ryhmä määritellään 2–6 henkilön kokoiseksi.)

Kuvaus: Historialliset kuvakokoelmat: Kuva-aineistot EU:n/Yhdistyneen kuningaskunnan ulkopuolelta

Kuvaus: Kuva - Historialliset kasvokuvat (Yksilöllisiä osallistujia/videoita: 30)

Kuvaus: Historialliset valokuvat ja videot: Kerää 1 ilmoittautumislomake + 15 historiallista valokuvaa

Kuvaus: Kuva - Kasvokuvat (sisällä, ulkona, web-kameralla) (Yksilöllisiä osallistujia/videoita: 10)

Kuvaus: Kuratoitu kasvojentunnistuksen vahvistusdatajoukko, joka sisältää erilaisia ​​ihonvärejä ja kommentoituja kuvia tarkan henkilöllisyyden varmentamisen tukemiseksi eri väestöryhmissä. Ihanteellinen tekoälymallien kouluttamiseen ja arviointiin oikeudenmukaisuuden, inklusiivisuuden ja tosielämän kestävyyden varmistamiseksi.

Kuvaus: Kasvojentunnistustietojoukot koostuvat yksinomaan kasvojen kuvista ilman lisämerkintöjä. Ne sisältävät erilaisia ​​esimerkkejä kasvojen piirteistä, asennoista ja valaistusolosuhteista, ja niitä käytetään kasvojentunnistusjärjestelmien kouluttamiseen ja arvioimiseen kasvojentunnistuksen ja -tunnistuksen kaltaisia ​​tehtäviä varten.

Tallennusolosuhteet: Valaistusolosuhteet: - Kirkas valo tai auringonvalo - Varjo tai pilvinen - Yö tai himmeä valo

Kuvaus: "Glasses Segmentation Dataset" on tarkoitettu vaatetus- ja visuaalisen viihteen aloille, ja se sisältää laajan valikoiman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio on 165 x 126 - 1250 x 1458 pikseliä. Tämä tietojoukko keskittyy erityyppisten silmälasien semanttiseen segmentointiin, mukaan lukien puhtaat läpinäkyvät lasit, aurinkolasit ja läpikuultavat lasit, ja tarjoaa yksityiskohtaisia ​​huomautuksia jokaiselle luokalle.

Kuvaus: "Hair Semantic Segmentation Dataset" palvelee vaate- ja media- ja viihdeteollisuutta, ja se sisältää kuratoidun kokoelman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio vaihtelee välillä 343 x 358 - 2316 x 3088 pikseliä. Tämä tietojoukko on erikoistunut erittäin tarkkaan hiusten ääriviivojen ja semanttiseen segmentointiin, ja se tarjoaa yksityiskohtaisia ​​huomautuksia laajalle valikoimalle hiustyyliä ja tekstuureja.

Kuvaus: "Head and Neck Semantic Segmentation Dataset" on suunniteltu verkkokaupan ja vähittäiskaupan sekä median ja viihteen aloille, ja se sisältää kokoelman tekoälyn luomia sarjakuvakuvia, joiden resoluutio on yli 1024 x 1024 pikseliä. Tämä tietojoukko keskittyy semanttiseen segmentointiin ja kohdistuu erityisesti päähenkilön päähän, mukaan lukien kasvot, hiukset ja mahdolliset asusteet, sekä kaulan alueelle solisluuhun asti, mutta reunoissa on huomioitava pieniä, segmentoimattomia osia.

Kuvaus: "Human and Accessories Segmentation Dataset" on arvokas resurssi vaatetus-, verkkokauppa- sekä media- ja viihdeteollisuudelle, ja se sisältää Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio vaihtelee välillä 584 x 429 - 3744 x 5616. Tämä tietojoukko on monipuolinen, Se sisältää laajan valikoiman lisävarusteita, kuten matkapuhelimia, matkalaukkuja, rullalaudoja ja eläimiä, jotka kaikki on merkitty semanttista segmentointia varten.

Kuvaus: "Human Body High Precision Segmentation Dataset" on kattava kokoelma, joka on suunnattu vaatteiden, verkkokaupan ja visuaalisen viihteen aloille. Se yhdistää manuaalisesti otetut ja internetistä kerätyt kuvat resoluutioilla 316 × 600 - 6601 × 9900. Se keskittyy korkeaan -Ihmiskehon tarkka segmentointi, raajojen, vaatteiden, kasvojen piirteiden, ihon ja asusteiden monimutkaiset yksityiskohdat.

Kuvaus: Kuvat ovat netistä. Tarkkuus vaihtelee 105 x 251 ja 319 x 951 välillä.

Kuvaus: "Portrait Matting Dataset" on tarkoitettu vaatetus-, media- ja viihdesektorille, ja se sisältää monipuolisen kokoelman reaaliaikaisia ​​kuvakaappauksia, joiden resoluutio vaihtelee 138 × 189 - 6000 × 4000 välillä. Tämä tietojoukko on kattava, sisältäen yksittäisiä henkilöitä, ryhmiä ja heidän lisävarusteitaan. , ja se on merkitty ääriviiva-, semanttisiin ja ilmentymien segmentointitehtäviin.

Kuvaus: "Human Body Semantic Segmentation Dataset" palvelee muoti-, internet- ja viihdesektoria monipuolisella kokoelmalla ihmiskehokuvia. Tämä tietojoukko, jossa on tasainen jakautuminen eri maiden sukupuolten ja iän kesken, on ihanteellinen sovelluksiin, jotka vaativat yksityiskohtaista analyysiä ihmisen asennoista, hiustyylistä ja erilaisista skenaarioista. Se helpottaa edistyneitä semanttisia segmentointitehtäviä 19 ihmiskehon alueen hienolla merkinnällä.

Kuvaus: "Human Contour Segmentation and Keypoints Dataset" on suunnattu vaate- ja visuaalisen viihteen teollisuudelle, ja se sisältää kokoelman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio vaihtelee 103 x 237 - 329 x 669 pikselistä. Tämä tietojoukko keskittyy ääriviivojen segmentointiin ja avainpisteiden huomautuksiin, kattaa kattavat ihmiskehon avainkohdat, mukaan lukien kasvojen piirteet, raajat ja raajat, mikä helpottaa ihmisen yksityiskohtaista asennon ja liikeanalyysin tekemistä.

Kuvaus: Kuvat ovat netistä. Tarkkuus vaihtelee 1280 x 720 ja 2048 x 1080 välillä.

Kuvaus: "Indoor Facial 130 Expressions Dataset" on suunniteltu media- ja viihde- sekä mobiilisovelluksiin, ja se sisältää kokoelman Internetistä kerättyjä sisäkasvokuvia, joiden resoluutio vaihtelee 443 x 443 - 1127 x 1080 pikselistä. Tämä tietojoukko on erikoistunut avainpisteiden merkintöihin, ja se tarjoaa 130 avainpistettä jokaiselle kasvonilmeelle, mikä tarjoaa yksityiskohtaisen perustan tunteiden tunnistamiselle, kasvojen animaatioille ja interaktiivisille sovelluksille.

Kuvaus: "Indoor Facial 182 Keypoints Dataset" on Internet-, media-, viihde- ja mobiiliteollisuudelle erikoistunut resurssi, joka keskittyy yksityiskohtaiseen kasvoanalyysiin. Se sisältää kuvia 50 henkilöstä sisätiloissa tasapainoisella sukupuolijakaumalla ja iän vaihteluvälillä 18–50. Jokaiseen kasvoon on merkitty 182 avainpistettä, mikä helpottaa kasvojen piirteiden tarkkaa seurantaa ja analysointia.

Kuvaus: "Indoor Facial 75 Expressions Dataset" rikastuttaa Internetiä, mediaa, viihdettä ja mobiilisektoreita tutkimalla syvällisesti ihmisen tunteita. Siinä on 60 henkilöä sisätiloissa, jotka esittelevät tasapainoista sukupuolta ja vaihtelevia asentoja sekä 75 erilaista ilmettä henkilöä kohden. Tämä tietojoukko on merkitty ilmekategorioilla, mikä tekee siitä korvaamattoman työkalun tunteiden tunnistamiseen ja interaktiivisiin sovelluksiin.

Kuvaus: "Glasses Segmentation Dataset" on tarkoitettu vaatetus- ja visuaalisen viihteen aloille, ja se sisältää laajan valikoiman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio on 165 x 126 - 1250 x 1458 pikseliä. Tämä tietojoukko keskittyy erityyppisten silmälasien semanttiseen segmentointiin, mukaan lukien puhtaat läpinäkyvät lasit, aurinkolasit ja läpikuultavat lasit, ja tarjoaa yksityiskohtaisia ​​huomautuksia jokaiselle luokalle.

Kuvaus: "Portrait Matting Dataset" on tarkoitettu vaatetus-, media- ja viihdesektorille, ja se sisältää monipuolisen kokoelman reaaliaikaisia ​​kuvakaappauksia, joiden resoluutio vaihtelee 138 × 189 - 6000 × 4000 välillä. Tämä tietojoukko on kattava, sisältäen yksittäisiä henkilöitä, ryhmiä ja heidän lisävarusteitaan. , ja se on merkitty ääriviiva-, semanttisiin ja ilmentymien segmentointitehtäviin.

Kuvaus: "Pupils Segmentation Dataset" on räätälöity kauneus- ja media- ja viihdeteollisuuden sovelluksiin, ja se koostuu Internetistä kerätyistä kuvista, joiden resoluutio vaihtelee 90 x 89 - 419 x 419 pikselistä. Tämä tietojoukko keskittyy semanttiseen segmentointiin ja tarjoaa alajaotusmerkinnät erityisesti oppilaiden sijaintipaikoille parantaakseen digitaalisen sisällön yksityiskohtaisia ​​silmään liittyviä ominaisuuksia.

Kuvaus: "Ihmiskehon segmentointi ja avainkohdat" on suunniteltu vaatetus- ja visuaalisen viihteen aloille, ja se sisältää kokoelman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio vaihtelee välillä 1280 x 960 - 5184 x 3456 pikseliä. Tämä tietojoukko on kattava, sisältäen 27 kehon osien luokan ja semanttisen segmentoinnin sekä 24 avainkohtamerkinnän, jotka tarjoavat yksityiskohtaista tietoa ihmiskehon analyysiä ja sovelluksia varten.

Kuvaus: "Shaven Head Segmentation Dataset" on suunniteltu media- ja viihdeteollisuudelle, ja se sisältää kokoelman Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio vaihtelee välillä 1360 x 1656 - 2160 x 2702 pikseliä. Tämä tietojoukko on erikoistunut semanttiseen segmentointiin, ja se tarjoaa merkintöjä eri luokkiin, kuten taustaan, esteisiin, päähän, korviin ja ihoon. Se keskittyy henkilöihin, joilla on ajeltu pää yksityiskohtaista hahmomallinnusta ja digitaalisen sisällön luomista varten.

Kuvaus: "Single-person Portrait Matting Dataset" on keskeinen resurssi muoti-, media- ja sosiaalisen median teollisuudelle, ja se tarjoaa hienosti merkittyjä muotokuvia, jotka tallentavat laajan valikoiman asentoja ja kampauksia eri maista. Tämä tietojoukko keskittyy korkearesoluutioisiin, yli 1080 x 1080 pikselin kuviin, ja se on räätälöity sovelluksiin, jotka vaativat yksityiskohtaista segmentointia, mukaan lukien hiukset, korvat, sormet ja muut monimutkaiset muotokuvaominaisuudet.

Kuvaus: "Yläsilmäluomen segmentointitietosarja" on suunniteltu kauneus- ja visuaalisen viihteen teollisuudelle, ja se sisältää Internetistä kerättyjä kuvia, joiden resoluutio on 100 x 100 - 400 x 400 pikseliä. Tämä kohdennettu tietojoukko on omistettu yläluomeen semanttiselle segmentoinnille, ja merkinnät kattavat molemmat silmät, mikä helpottaa yksityiskohtaista silmämeikkisovellusta ja hahmojen mallintamista.