Datensatz zur Kleidersegmentierung
Kontursegmentierung, semantische Segmentierung
Anwendungsfall: Datensatz zur Kleidersegmentierung
Format: Bild
Graf: 14.3K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothes Segmentation Dataset“ wurde für die Bereiche E-Commerce, Mode und visuelle Unterhaltung entwickelt und enthält eine breite Palette von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 183 x 275 bis 3024 x 4032 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf Kontur- und semantische Segmentierung spezialisiert und umfasst rund 30 Zielkategorien, darunter Kleidungsstücke, Accessoires und Körperteile, was eine detaillierte Analyse und Anwendung in der Modetechnologie ermöglicht.
Datensatz zur Klassifizierung von Kleidung
Begrenzungsrahmen, Klassifizierung
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 2M
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothing Classification Dataset“ ist eine wichtige Ressource für die Mode-, E-Commerce- und Digitalmarketingbranche und soll das Online-Einkaufserlebnis optimieren. Dieser Datensatz umfasst eine breite Palette von Kleidungsstücken, die aus dem Internet gesammelt wurden, und deckt verschiedene Szenarien ab, wie z. B. E-Commerce-Websites, Modenschauen, Social-Media-Plattformen und offline von Benutzern erstellte Inhalte. Er soll die Entwicklung ausgefeilter Algorithmen für die Klassifizierung von Kleidung, Trendanalysen und personalisierte Empfehlungssysteme unterstützen.
Kleidung Keypoints Datensatz
Begrenzungsrahmen, Schlüsselpunkte
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 1M
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothing Keypoints Dataset“ zielt darauf ab, die Präzision modebezogener KI-Anwendungen zu verbessern, indem er eine umfangreiche Sammlung von Bildern für Aufgaben zur Erkennung von Schlüsselpunkten bereitstellt. Dieser Datensatz enthält im Internet gesammelte Bilder, die ein breites Spektrum von Szenarien abdecken, darunter E-Commerce-Plattformen, Modenschauen, soziale Medien und offline von Benutzern erstellte Inhalte. Er ist sorgfältig annotiert, um Schlüsselpunkte auf Kleidungsstücken zu identifizieren und so die Entwicklung von Algorithmen zur Posenschätzung, Größenanpassung, Stilanpassung und interaktiven Einkaufserlebnissen zu erleichtern. Der Datensatz enthält klassifizierte Beschriftungen, Begrenzungsrahmen und Schlüsselpunkte für 80 verschiedene Kleidungstypen und ist damit eine umfassende Ressource zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Mode-KI-Systemen.
Datensatz zur Klassifizierung von Kleidungsmustern
Klassifizierung, Begrenzungsrahmen
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 200K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothing Pattern Classification Dataset“ wurde speziell für die Bedürfnisse der Modebranche entwickelt und konzentriert sich auf die Klassifizierung verschiedener Kleidungsmuster. Dieser Datensatz sammelt im Internet gesammelte Bilder, die Kleidung aus verschiedenen Szenarien wie E-Commerce-Plattformen, Modenschauen, sozialen Medien und offline von Benutzern generierten Inhalten zeigen. Er soll die Entwicklung von KI-Modellen erleichtern, die über 30 gängige Kleidungsmuster genau erkennen und klassifizieren können, um das Online-Einkaufserlebnis zu verbessern und Trendanalysen zu unterstützen.
Datensatz zur Segmentierung von Bekleidung und Stoffklassifizierung
Segmentierung, Klassifizierung
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 200K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothing Segmentation and Fabrics Classification Dataset“ vereint die Komplexität der Bekleidungssegmentierung mit der Spezifität der Stoffklassifizierung und bietet einen Datensatz mit doppeltem Verwendungszweck für die Modebranche. Er enthält im Internet gesammelte Bilder aus einer Vielzahl von Quellen wie E-Commerce-Websites, Modenschauen, sozialen Medien und offline von Benutzern generierten Inhalten. Der Datensatz ist so strukturiert, dass er die Entwicklung von KI-Modellen unterstützt, die sowohl eine detaillierte Segmentierung von Kleidungsstücken durchführen als auch diese in 11 gängige Stoffkategorien klassifizieren können, die 80 verschiedene Bekleidungsarten umfassen. Dieser doppelte Ansatz zielt darauf ab, das Online-Einkaufserlebnis zu verbessern, indem er detaillierte Einblicke in die Art der Kleidung und des Stoffes bietet und so eine bessere Bestandsverwaltung und personalisierte Einkaufsempfehlungen ermöglicht.
Datensatz zur Bekleidungssegmentierung
Semantische Segmentierung
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 500K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Clothing Segmentation Dataset“ soll die Möglichkeiten der KI in der Modebranche vorantreiben, indem er eine umfassende Sammlung von Bildern für semantische Segmentierungsaufgaben bereitstellt. Dieser Datensatz umfasst im Internet gesammelte Bilder aus verschiedenen Szenarien wie E-Commerce-Plattformen, Modenschauen, sozialen Medien und offline von Benutzern generierten Inhalten. Er konzentriert sich darauf, eine präzise Segmentierung von Kleidungsstücken zu ermöglichen, einschließlich der wichtigsten menschlichen Körperteile, Kleidungsstücke und Accessoires, um die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle für die automatisierte Bildanalyse und Produktkategorisierung zu unterstützen.
E-Commerce-Produktdatensatz
Klassifizierung, Begrenzungsrahmen
Anwendungsfall: E-Commerce-Produktdatensatz
Format: Bild
Graf: 2M
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „E-Commerce Product Dataset“ ist eine umfassende Sammlung, die auf den E-Commerce-Sektor zugeschnitten ist und eine breite Produktpalette aus 16 Hauptkategorien umfasst, darunter Schuhe, Hüte, Taschen, Möbel, digitale Produkte, Schmuck und mehr. Mit über 200 SKUs ist dieser Datensatz mit Begrenzungsrahmen und Kategorie-Tags ausgestattet und stellt damit eine zentrale Ressource für die Produktklassifizierung und Bestandsverwaltung dar.
Datensatz zur Klassifizierung von Ganzkörperbekleidung
Klassifizierung, Begrenzungsrahmen
Anwendungsfall: Fashion
Format: Bild
Graf: 31K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Full Body Clothing Classification Dataset“ wurde speziell kuratiert, um die Weiterentwicklung der KI bei der Erkennung und Klassifizierung von Ganzkörperbekleidung aus einer breiten Palette von im Internet gesammelten Bildern zu unterstützen. Mit einem Schwerpunkt auf hochauflösenden Bildern, insbesondere 768 x 1024 Pixeln, zielt dieser Datensatz darauf ab, die Präzision bei der Klassifizierung von Ganzkörperbekleidung in Hauptkategorien wie Oberteile, Hosen und Röcke zu verbessern und sie weiter in 30 Unterkategorien zu unterteilen, darunter Jacken, Sportbekleidung, Baseballuniformen, Pullover, Jogginghosen, Jeans und Halbröcke, um nur einige zu nennen. Dieser Datensatz soll die Entwicklung anspruchsvoller KI-Modelle erleichtern, die komplexe Bekleidungstypen in Ganzkörperbildern genau klassifizieren können und so die Effizienz und Benutzererfahrung des Online-Modehandels verbessern.
Datensatz zur Modell-Kleidungssegmentierung
Semantische Segmentierung
Anwendungsfall: Datensatz zur Modell-Kleidungssegmentierung
Format: Bild
Graf: 2k
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Model Clothing Segmentation Dataset“ ist für den E-Commerce- und Einzelhandelssektor kuratiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit einer Auflösung von 816 x 1224 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung hochauflösender Bilder, die Models in verschiedenen Outfits zeigen, darunter Herren-, Damen- und Kinderbekleidung, um echte menschliche Silhouetten genau wiederzugeben. Die Anmerkungen umfassen eine detaillierte Segmentierung der von den Models getragenen Kleidung, wie Hüte, Schuhe, Oberteile und Unterteile.
Datensatz zur semantischen Segmentierung von Personen und Kleidung
Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung
Anwendungsfall: Datensatz zur semantischen Segmentierung von Personen und Kleidung
Format: Bild
Graf: 197.1K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Person And Clothes Semantic Segmentation Dataset“ ist für die E-Commerce-, Mode- sowie Medien- und Unterhaltungsbranche konzipiert und enthält eine breite Palette von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 92 x 153 bis 3024 x 5381 Pixeln. Dieser Datensatz bietet eine detaillierte Instanz- und semantische Segmentierung von Kleidungsstücken und Körperteilen, einschließlich neuer Kategorien wie Hüte, Handschuhe und Schuhe, und unterstützt verschiedene Anwendungen im Online-Einzelhandel und in der Modetechnologie.
Datensatz zur Schalsegmentierung
Kontursegmentierung
Anwendungsfall: Datensatz zur Schalsegmentierung
Format: Bild
Graf: 2,000
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Scarf Segmentation Dataset“ ist für die Bekleidungs- und Modebranche konzipiert und umfasst im Internet gesammelte Bilder mit Auflösungen von 504 x 678 bis 192 x 2880 Pixel. Dieser Datensatz ist der Kontursegmentierung gewidmet und konzentriert sich auf die hochpräzise Abgrenzung von Schalbereichen, um detaillierte Analysen und Designanwendungen in der Modetechnologie zu unterstützen.