Gesichts- und Körperteil-Datensätze für KI/ML-Training

Beschreibung: Ein spezieller Datensatz menschlicher Gesichtsbilder, die durch Lichtartefakte (auch „Geisterbilder“ genannt) beeinträchtigt sind, mit detaillierten Anmerkungen. Ideal zum Trainieren und Testen von Gesichtserkennungsmodellen unter schwierigen Lichtbedingungen, um Genauigkeit und Robustheit zu verbessern.

Beschreibung: Gruppenfotos: (Ziel dieser Datenerhebung war es, Bilder von Personengruppen zu sammeln. Eine Gruppe wird als 2-6 Personen definiert)

Beschreibung: Historische Bildsammlungen: Bilddatensätze aus Nicht-EU/UK-Regionen

Beschreibung: Bild – Historische Gesichtsbilder (Einzigartige Teilnehmer/Videos: 30)

Beschreibung: Historische Fotos und Videos: Sammeln Sie 1 Einschreibung + 15 historische Fotos

Beschreibung: Bild – Gesichtsbilder (drinnen, draußen, Webcam) (Einzigartige Teilnehmer/Videos: 10)

Beschreibung: Ein kuratierter Datensatz zur Gesichtserkennungsüberprüfung mit verschiedenen Hauttönen und kommentierten Bildern zur Unterstützung einer genauen Identitätsüberprüfung in unterschiedlichen Bevölkerungsgruppen. Ideal zum Trainieren und Evaluieren von KI-Modellen hinsichtlich Fairness, Inklusivität und Robustheit in der Praxis.

Beschreibung: Gesichtserkennungsdatensätze bestehen ausschließlich aus Bildern von Gesichtern ohne zusätzliche Anmerkungen. Sie enthalten verschiedene Beispiele von Gesichtszügen, Posen und Lichtverhältnissen und werden zum Trainieren und Bewerten von Gesichtserkennungssystemen für Aufgaben wie Gesichtserkennung und -erkennung verwendet.

Aufnahmebedingung: Lichtverhältnisse: - Helles Licht oder Sonnenlicht - Schatten oder Bewölkung - Nacht oder schwaches Licht

Beschreibung: Der „Glasses Segmentation Dataset“ ist auf die Bekleidungs- und visuelle Unterhaltungsbranche ausgerichtet und enthält eine Vielzahl von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 165 x 126 bis 1250 x 1458 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung verschiedener Arten von Brillen, darunter rein transparente Brillen, Sonnenbrillen und durchscheinende Brillen, und bietet detaillierte Anmerkungen für jede Kategorie.

Beschreibung: Der „Hair Semantic Segmentation Dataset“ dient der Bekleidungs- sowie der Medien- und Unterhaltungsbranche und umfasst eine kuratierte Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 343 x 358 bis 2316 x 3088 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf hochpräzise Kontur- und semantische Segmentierung von Haaren spezialisiert und bietet detaillierte Anmerkungen für eine breite Palette von Frisuren und Texturen.

Beschreibung: Der „Head and Neck Semantic Segmentation Dataset“ ist für die Bereiche E-Commerce & Einzelhandel sowie Medien & Unterhaltung konzipiert und enthält eine Sammlung KI-generierter Cartoon-Bilder mit Auflösungen über 1024 x 1024 Pixel. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung und zielt speziell auf den Kopf der Hauptfigur ab, einschließlich Gesicht, Haar und Accessoires sowie den Halsbereich bis zum Schlüsselbein, wobei kleine, nicht segmentierte Teile an den Rändern berücksichtigt werden.

Beschreibung: Der „Human And Accessories Segmentation Dataset“ ist eine wertvolle Ressource für die Bekleidungs-, E-Commerce- sowie Medien- und Unterhaltungsbranche und enthält im Internet gesammelte Bilder mit Auflösungen von 584 x 429 bis 3744 x 5616. Dieser Datensatz ist sehr vielfältig und umfasst eine breite Palette von Accessoires wie Mobiltelefone, Koffer, Skateboards und Tiere, die alle für die semantische Segmentierung annotiert sind.

Beschreibung: Der „Human Body High Precision Segmentation Dataset“ ist eine umfassende Sammlung für die Bekleidungs-, E-Commerce- und visuelle Unterhaltungsbranche, die manuell aufgenommene und im Internet gesammelte Bilder mit Auflösungen von 316 × 600 bis 6601 × 9900 kombiniert. Der Schwerpunkt liegt auf der hochpräzisen Segmentierung des menschlichen Körpers und erfasst komplexe Details von Gliedmaßen, Kleidung, Gesichtszügen, Haut und Accessoires.

Beschreibung: Die Bilder stammen aus dem Internet. Die Auflösung reicht von 105 x 251 bis 319 x 951.

Beschreibung: Der „Portrait Matting Dataset“ ist auf die Bekleidungsbranche sowie die Medien- und Unterhaltungsbranche ausgerichtet und bietet eine vielfältige Sammlung von Live-Screenshot-Bildern mit Auflösungen von 138 × 189 bis 6000 × 4000. Dieser umfassende Datensatz umfasst einzelne Personen, Gruppen und deren Accessoires und ist für Kontur-, Semantik- und Instanzsegmentierungsaufgaben annotiert.

Beschreibung: Der „Human Body Semantic Segmentation Dataset“ dient den Bereichen Mode, Internet und Unterhaltung mit einer vielfältigen Sammlung von Bildern menschlicher Körper. Dieser Datensatz, der eine gleichmäßige Verteilung auf Geschlechter und Altersgruppen aus verschiedenen Ländern aufweist, ist ideal für Anwendungen, die eine detaillierte Analyse menschlicher Körperhaltungen, Frisuren und verschiedener Szenarien erfordern. Durch die genaue Kennzeichnung von 19 Bereichen des menschlichen Körpers erleichtert er fortgeschrittene semantische Segmentierungsaufgaben.

Beschreibung: Der „Human Contour Segmentation And Keypoints Dataset“ richtet sich an die Bekleidungs- und visuelle Unterhaltungsindustrie und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 103 x 237 bis 329 x 669 Pixel. Dieser Datensatz konzentriert sich auf Kontursegmentierung und Annotation wichtiger Punkte und deckt umfassende Schlüsselpunkte des menschlichen Körpers ab, darunter Gesichtszüge, Gliedmaßen und Extremitäten, und ermöglicht eine detaillierte Analyse der menschlichen Haltung und Bewegung.

Beschreibung: Die Bilder stammen aus dem Internet. Die Auflösung reicht von 1280 x 720 bis 2048 x 1080.

Beschreibung: Der „Indoor Facial 130 Expressions Dataset“ ist für Anwendungen in den Bereichen Medien und Unterhaltung sowie Mobilgeräte konzipiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Gesichtsbildern in Innenräumen mit Auflösungen von 443 x 443 bis 1127 x 1080 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf die Annotation von Schlüsselpunkten spezialisiert und bietet 130 Schlüsselpunkte für jeden Gesichtsausdruck. Damit wird eine detaillierte Grundlage für Emotionserkennung, Gesichtsanimation und interaktive Anwendungen geschaffen.

Beschreibung: Der „Indoor Facial 182 Keypoints Dataset“ ist eine spezialisierte Ressource für die Internet-, Medien-, Unterhaltungs- und Mobilbranche, die sich auf detaillierte Gesichtsanalysen konzentriert. Er enthält Bilder von 50 Personen in Innenräumen mit einer ausgewogenen Geschlechterverteilung und einem Alter zwischen 18 und 50 Jahren. Jedes Gesicht ist mit 182 Schlüsselpunkten versehen, was eine präzise Verfolgung und Analyse der Gesichtszüge ermöglicht.

Beschreibung: Der „Indoor Facial 75 Expressions Dataset“ bereichert die Bereiche Internet, Medien, Unterhaltung und Mobilfunk um eine eingehende Untersuchung menschlicher Emotionen. Er umfasst 60 Personen in Innenräumen, die eine ausgewogene Geschlechterverteilung und unterschiedliche Körperhaltungen aufweisen, mit 75 unterschiedlichen Gesichtsausdrücken pro Person. Dieser Datensatz ist mit Gesichtsausdruckskategorien gekennzeichnet, was ihn zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Emotionserkennung und interaktive Anwendungen macht.

Beschreibung: Der „Glasses Segmentation Dataset“ ist auf die Bekleidungs- und visuelle Unterhaltungsbranche ausgerichtet und enthält eine Vielzahl von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 165 x 126 bis 1250 x 1458 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung verschiedener Arten von Brillen, darunter rein transparente Brillen, Sonnenbrillen und durchscheinende Brillen, und bietet detaillierte Anmerkungen für jede Kategorie.

Beschreibung: Der „Portrait Matting Dataset“ ist auf die Bekleidungsbranche sowie die Medien- und Unterhaltungsbranche ausgerichtet und bietet eine vielfältige Sammlung von Live-Screenshot-Bildern mit Auflösungen von 138 × 189 bis 6000 × 4000. Dieser umfassende Datensatz umfasst einzelne Personen, Gruppen und deren Accessoires und ist für Kontur-, Semantik- und Instanzsegmentierungsaufgaben annotiert.

Beschreibung: Der „Pupils Segmentation Dataset“ ist auf Anwendungen in der Schönheits- sowie Medien- und Unterhaltungsbranche zugeschnitten und besteht aus im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 90 x 89 bis 419 x 419 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung und bietet Unterteilungsanmerkungen speziell für Pupillenpositionen, um detaillierte augenbezogene Merkmale in digitalen Inhalten hervorzuheben.

Beschreibung: Der „Datensatz zur Segmentierung und zu Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers“ ist für die Bekleidungs- und visuelle Unterhaltungsbranche konzipiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 1280 x 960 bis 5184 x 3456 Pixeln. Dieser Datensatz ist umfassend und umfasst die Instanz- und semantische Segmentierung von 27 Kategorien von Körperteilen sowie Anmerkungen zu 24 Schlüsselpunkten und bietet detaillierte Daten für die Analyse und Anwendung des menschlichen Körpers.

Beschreibung: Der „Shaven Head Segmentation Dataset“ ist für die Medien- und Unterhaltungsbranche konzipiert und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 1360 x 1656 bis 2160 x 2702 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf semantische Segmentierung spezialisiert und bietet Anmerkungen für verschiedene Kategorien wie Hintergrund, Hindernisse, Kopf, Ohren und Haut, wobei der Schwerpunkt auf Personen mit rasierten Köpfen für eine detaillierte Charaktermodellierung und die Erstellung digitaler Inhalte liegt.

Beschreibung: Unser „Single-person Portrait Matting Dataset“ ist eine zentrale Ressource für die Mode-, Medien- und Social-Media-Branche und bietet fein beschriftete Porträtbilder, die eine breite Palette von Körperhaltungen und Frisuren aus verschiedenen Ländern erfassen. Mit einem Schwerpunkt auf hochauflösenden Bildern über 1080 x 1080 Pixel ist dieser Datensatz auf Anwendungen zugeschnitten, die eine detaillierte Segmentierung erfordern, einschließlich Haar, Ohren, Finger und anderer komplexer Porträtmerkmale.

Beschreibung: Der „Upper Eyelid Segmentation Dataset“ ist für die Schönheits- und visuelle Unterhaltungsindustrie konzipiert und enthält im Internet gesammelte Bilder mit Auflösungen von 100 x 100 bis 400 x 400 Pixel. Dieser fokussierte Datensatz ist der semantischen Segmentierung des oberen Augenlids gewidmet, mit Anmerkungen, die beide Augen abdecken, was detailliertes Auftragen von Augen-Make-up und Charaktermodellierung erleichtert.