图像分割 | 人体实例分割数据

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程。该技术相关的场景物体分割、人脸人体Parsing、人体前背景分割、三维重建等技术被广泛应用于无人驾驶、手机应用、增强现实、安防监控等领域。

AI技术的三个要素:算法、数据和应用场景,数据是非常重要的。算法会快速的迭代更新,但是数据的获取并不是容易的事情,尤其对于图像分割数据获取,物体区域获取难度最大。以人体分割为例,因人的头发、发丝、衣服褶皱等的不规律因素,传统的标注平台,纯人工手动标注,标注物体区域需要10-20min/instance,不仅效率低下,标注也并不精确。

自制数据推荐:50000张 人体实例分割数据

【50000 人体实例分割数据】 总数据量50000张,是数据堂人体实例分割数据库中的一部分。室内室外多场景拍摄,人种涵盖黄种人、白种人、黑种人;男女比例均匀;年龄分布均匀;经过专业标注人员标注,并通过严格质量检验。高精度要求,人体可以明显辨别出性别和年龄。

数据规格:

采集环境:包括室内、室外、多种光照条件

人种分布:黄种人 30000 张,白种人黑种人共 20000 张

人员性别分布:男女 1:1

年龄分布:0-18 岁,19-45 岁, 45 岁以上

数据格式:.jpg

数据特点:涵盖多种场景、多种光照条件、多款服装(上衣、下衣、鞋)、多种附属物(包、眼镜、饰品等)

数据质量:人体可以明显辨别出性别和年龄,人体可以为正面或者侧身等多种姿态,服装类别较全面。人体区域无大范围遮挡或截断(50%以上)、无水印,人体分辨率不低于 128*384

原图与 mask 照片对比示例:
图像分割 | 人体实例分割数据_第1张图片
数据链接:https://www.datatang.com/dataset/info/image/975

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