Conjuntos de dados de segmentação de contorno e objeto premium para visão computacional

Descrição: Tipo de código de barras: Code128, UPC/EAN, DataMatrix, PDF417, Aztec, Multi-code

Dispositivo de gravação: Honor 9A, Huawei mate 10 pro, iPad, iPhone (6S, 7 Plus, SE, X, 11, 12, 12 mini, 12 Pro Max), Moto (E4, onepower), One plus (6T, 7T, One), Oppo A3s, Real Me, Samsung (A20, A30, A32, M12, M31), Vivo z1pro, Xiaomi Mi10T+

Condição de Gravação: - Bright_Indoor - Low_Indoor - Low_Outdoor - Normal - Sunny

Descrição: O "Blur Area Segmentation Dataset" foi projetado para uso em robótica e entretenimento visual, composto por imagens coletadas na Internet com resoluções que variam de 960 x 720 a 1024 x 768 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação semântica, visando especificamente áreas azuis nas imagens. Cada área azul é anotada no nível do pixel, fornecendo dados valiosos para aplicações que exigem segmentação ou análise baseada em cores.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de contorno de caracteres" foi projetado especificamente para aplicações de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), apresentando uma coleção de imagens coletadas na Internet com resoluções que variam de 461 x 169 a 1080 x 1350 pixels. Este conjunto de dados é centrado na segmentação de contorno, com foco no delineamento preciso de caracteres ópticos de OCR para facilitar o reconhecimento preciso de caracteres e processos de extração de texto.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de relacionamento de personagens" foi projetado para as indústrias de robótica e entretenimento visual, apresentando uma ampla variedade de imagens coletadas na Internet com resoluções que variam de 1280 × 720 a 4608 × 3456. Este conjunto de dados exclusivo concentra-se nas relações entre humanos e entre humanos e objetos, fornecendo informações valiosas para a dinâmica de interação.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de objetos comuns" atende aos setores de comércio eletrônico e entretenimento visual com uma ampla coleção de imagens coletadas na Internet, com resoluções que variam de 800 × 600 a 4160 × 3120. Este conjunto de dados cobre uma ampla variedade de cenas e objetos do cotidiano, incluindo pessoas, animais, móveis e muito mais, anotados para segmentação de instância e semântica.

Descrição: O "Flying Wire Segmentation Dataset" foi desenvolvido especificamente para a indústria de entretenimento visual, compreendendo imagens coletadas na Internet com resoluções superiores a 1024 x 638 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação de instâncias, com ênfase principal na anotação de cordas ou fios que se estendem entre edifícios, oferecendo dados valiosos para a criação de ambientes urbanos realistas em conteúdo digital.

Descrição: Nosso "Food Contour Matting Dataset" enriquece os domínios de conteúdo culinário e visual, apresentando cerca de 200 tipos de alimentos de cozinhas globais. Foi projetado para empresas de restauração, turismo e entretenimento, oferecendo experiências personalizadas por meio de anotações de segmentação detalhadas.

Descrição: O “Food Segmentation Dataset” atende aos setores de turismo e entretenimento visual, consistindo em uma seleção curada de imagens coletadas na internet com resoluções de 256 x 256 a 1024 x 768 pixels. Este conjunto de dados é dedicado à segmentação de contornos, com foco em alimentos comuns e seus pratos ou tigelas que os acompanham, facilitando a análise detalhada e a representação em diversas aplicações.

Descrição: Imagens de marcos: imagens fotográficas de marcos dentro do contexto de seu ambiente

Descrição: Conjuntos de dados de imagens de objetos genéricos (anotações podem ser realizadas conforme necessário)

Descrição: Imagens de objetos naturais ou genéricos com anotações são usadas para tarefas gerais de detecção de objetos. Elas contêm imagens do mundo real de objetos do cotidiano, rotuladas com caixas delimitadoras e nomes de classe. Esses conjuntos de dados ajudam a treinar e avaliar modelos de visão computacional para reconhecimento e localização precisos de objetos em aplicações práticas.

Descrição: Imagens de reconhecimento de manchas Tipo 1 - Tipo de reconhecimento de manchas 2 - Detecção de itens de geladeira

Descrição: Conjuntos de imagens estáticas tiradas em ambientes diurnos ou noturnos onde a iluminação natural ou artificial cria um artefato digital conhecido como fantasma.

Dispositivo de gravação: Câmera do iPhone e iPad

Condição de Gravação: - Horário diurno - Horário noturno

Descrição: O "Main Objects Segmentation Dataset" foi projetado para aplicações em robótica e entretenimento visual, compreendendo uma vasta coleção de imagens coletadas na Internet com resoluções que variam de 189 x 223 a 5472 x 3648 pixels. Este conjunto de dados concentra-se no contorno e na segmentação semântica de um único assunto rotulado em cada imagem, fornecendo uma visão clara e isolada do objeto primário para análise e aplicação detalhadas.

Descrição: O "Multiple Objects Matting Dataset" foi projetado para uso em robótica e entretenimento visual, apresentando uma vasta coleção de imagens coletadas na Internet com resoluções que variam de 1080 x 1362 a 6000 x 4000 pixels. Este conjunto de dados é especializado em segmentação, fornecendo a imagem original, uma imagem com efeito transparente e uma imagem máscara em preto e branco para o objeto principal, possibilitando análise detalhada e aplicação em diversas soluções tecnológicas.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de contorno de unhas" foi criado para a indústria da beleza, apresentando uma coleção de imagens off-line de unhas humanas, todas com uma resolução uniforme de 1920 x 1080 pixels. Este conjunto de dados é especializado em segmentação semântica, com foco no contorno detalhado das unhas, apoiando aplicações em design de nail art e tecnologias de experimentação virtual de unhas.

Descrição: O "Object Contour Matting Dataset" é uma coleção versátil adaptada para os setores de comércio eletrônico, internet e dispositivos móveis, abrangendo uma ampla variedade de objetos como roupas, acessórios, mercadorias, plantas e alimentos. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação do contorno do objeto principal, tornando-o um recurso valioso para aplicações que exigem extração precisa do contorno do objeto.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de objetos e distrações" foi projetado para os setores de robótica e entretenimento visual, apresentando uma variedade de imagens coletadas na Internet com resoluções entre 1365 x 2047 e 4165 x 2737 pixels. Este conjunto de dados enfatiza a segmentação semântica, categorizando imagens em cinco tipos principais de objetos de interferência, incluindo pessoas-alvo, objetos, itens de interferência e várias partes do corpo humano, facilitando o desenvolvimento de algoritmos para distinguir entre assuntos primários e distrações de fundo.

Descrição: O "Conjunto de Dados de Segmentação de Objetos Óbvios" é uma coleção especializada voltada para os setores de mídia e entretenimento visual, apresentando imagens coletadas na Internet, todas com resolução uniforme de 1536 x 2048 pixels. Este conjunto de dados é dedicado à segmentação de objetos salientes que são imediatamente perceptíveis e atraem a atenção em uma imagem, utilizando técnicas de segmentação semântica e de contorno para definir esses objetos no nível do pixel.

Descrição: O "Pig Contour Segmentation Dataset" é adaptado para a indústria pecuária, composto por imagens capturadas de pontos de vista CCTV com alta resolução de 3072 x 2048 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação semântica, fornecendo anotações detalhadas para o contorno e pontos centrais dos suínos, facilitando o monitoramento e o gerenciamento nas operações de suinocultura.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de contorno de mão única" é voltado para a indústria de entretenimento visual, apresentando uma coleção de imagens coletadas na Internet com resolução de 1080 x 1920 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação de contorno, visando especificamente a anotação de uma única mão. Se houver pequenos acessórios na mão, eles também serão incluídos na segmentação, distinguindo a mão e seus adornos do fundo.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de contorno de unha única" tem curadoria do setor de entretenimento visual, compreendendo uma coleção de imagens coletadas na Internet, cada uma com resolução de aproximadamente 100 x 100 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação de contornos, visando especificamente os contornos de unhas individuais, fornecendo dados detalhados para aplicações que exigem representação precisa das unhas.

Descrição: O “Specified Object Contour Segmentation Dataset” é voltado para os setores de robótica e entretenimento visual, composto por imagens coletadas na internet com resoluções variando de 500 x 334 a 3956 x 2319 pixels. Este conjunto de dados concentra-se na segmentação de contornos, com anotações direcionadas a objetos e cenas específicas, como peixinhos dourados, sapos, cais e vulcões, oferecendo contornos detalhados para identificação precisa de objetos e análise de cenas.

Descrição: O "Tooth Semantic Segmentation Dataset" é personalizado para o setor de saúde, compreendendo uma coleção de imagens coletadas na internet com uma resolução de 256 x 256 pixels. Este conjunto de dados é dedicado à segmentação semântica, com foco na rotulagem de diferentes partes dos dentes, incluindo a fileira inferior, incisivos e a fileira superior, de vários ângulos para fornecer imagens odontológicas detalhadas para fins de análise e educacionais.

Descrição: O "Traffic Sign Relationships Dataset" foi projetado para aplicações em entretenimento visual e direção autônoma, apresentando uma coleção de imagens coletadas pela internet com uma resolução de 1920 x 1080 pixels. Este conjunto de dados enfatiza a relação entre sinais de trânsito e rodovias, com sinais de trânsito anotados usando caixas delimitadoras e as seções de estrada correspondentes marcadas com polígonos para ilustrar a conexão entre os sinais e suas áreas de estrada relevantes.

Descrição: A Internet coletou videoclipes com duração média de cerca de 10 segundos e resolução superior a 1920 x 1080.

Descrição: O "Conjunto de dados de segmentação de janelas" foi compilado especificamente para o setor manufatureiro, com foco na produção e controle de qualidade de unidades de janelas. Consiste em imagens coletadas na Internet com espectro de resolução de 150 x 150 a 1160 x 2120 pixels. O conjunto de dados foi projetado para segmentação semântica e tarefas de caixa delimitadora, abrangendo uma variedade de designs e estilos de janelas.