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：

数据链接：https://www.datatang.com/dataset/info/image/975