Asiatischer Gesichtsverdeckungsdatensatz

Anwendungsfall: Asiatischer Gesichtsverdeckungsdatensatz
Format: Bild
Graf: 44K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Asian Face Occlusion Dataset“ ist auf die visuelle Unterhaltungsindustrie zugeschnitten und umfasst eine umfangreiche Sammlung im Internet gesammelter Bilder mit einer Auflösung von jeweils über 2736 x 3648 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die Instanz- und semantische Segmentierung asiatischer Gesichter und zielt speziell auf Personen im Alter zwischen 18 und 50 Jahren mit einem Verhältnis von Männern zu Frauen von 3:7 ab. Das Einzigartige an diesem Datensatz ist die Einbeziehung verschiedener gesichtsbedeckender Elemente, die eine vielfältige Palette von Okklusionsszenarien bieten.
Asiatischer Datensatz zur Mattierung einzelner ID-Fotos

Anwendungsfall: Asiatischer Datensatz zur Mattierung einzelner ID-Fotos
Format: Bild
Graf: 10K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Asian Single ID Photo Matting Dataset“ ist für die Bereiche visuelle Unterhaltung und soziale Netzwerkdienste (SNS) konzipiert und enthält eine Sammlung im Internet gesammelter asiatischer Gesichts-ID-Fotos, alle mit einer hohen Auflösung von 6720 x 4480 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die Kontursegmentierung und bietet eine Segmentierung auf Pixelebene, die speziell auf asiatische Gesichtsmerkmale in ID-Fotos zugeschnitten ist und präzise Gesichtserkennungs- und Bearbeitungsanwendungen ermöglicht.
Ostasien: Matting-Datensatz für Einzelporträts

Anwendungsfall: Ostasien: Matting-Datensatz für Einzelporträts
Format: Bild
Graf: 50K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Unser „Ostasien-Einzelporträt-Matting-Datensatz“ zielt auf die differenzierten Anforderungen der Mode-, Internet- und Unterhaltungsbranche ab und bietet Einzelporträts aus Ostasien in verschiedenen Umgebungen, darunter Innen- und Außenaufnahmen, Straßenaufnahmen und Sportaufnahmen. Dieser Datensatz ist speziell für Feinsegmentierungsaufgaben auf Pixelebene konzipiert und erfasst unterschiedliche Körperhaltungen und Szenarien.
Datensatz zur Begrenzung von Rolltreppenflächen
Anwendungsfall: Datensatz zur Begrenzung von Rolltreppenflächen
Format: Bild
Graf: 30K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Escalator Face Bounding Dataset“ wurde speziell für den Einsatz in Regierungs- und Sicherheitsbereichen entwickelt und enthält eine Sammlung von im Freien aufgenommenen Bildern mit Auflösungen von über 960 x 540 Pixeln. Dieser Datensatz verwendet Begrenzungsrahmen, um Kopf, Gesicht und den gesamten Körper von Personen zu kommentieren, die in Rolltreppenumgebungen aufgenommen wurden. Die Kommentare werden sorgfältig gezeichnet, um das gesamte Gesicht einschließlich aller möglicherweise getragenen Masken abzudecken und so umfassende Gesichtserkennungsfunktionen auch bei teilweise verdeckten Bedingungen sicherzustellen.
Datensatz zur Gesichtsanalyse

Anwendungsfall: Datensatz zur Gesichtsanalyse
Format: Bild
Graf: 100K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Gesichtssegmentierung für 17 Teile
Anwendungsfall: Datensatz zur Gesichtssegmentierung für 17 Teile
Format: Bild
Graf: 2k
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Facial 17 Parts Segmentation Dataset“ wurde speziell für die visuelle Unterhaltungsindustrie zusammengestellt und enthält eine Reihe von im Internet gesammelten Gesichtsbildern mit Auflösungen von über 1024 x 682 Pixeln. Dieser Datensatz ist der semantischen Segmentierung gewidmet und beschreibt 17 Gesichtskategorien wie Augenbrauen, Lippen, Pupillen und mehr. Er enthält auch eine Auswahl von Porträtbildern mit Okklusionen, die dem Datensatz Komplexität und Vielfalt für realistischere Anwendungsszenarien verleihen.
Datensatz zur Gesichtsfarbsegmentierung

Anwendungsfall: Datensatz zur Gesichtsfarbsegmentierung
Format: Bild
Graf: 3.9K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Facial Color Segmentation Dataset“ ist auf die Bereiche Schönheit und visuelle Unterhaltung zugeschnitten und besteht aus im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 1028 x 1028 bis 6016 x 4016 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung von Gesichtshautfarben, einschließlich Schwarz, Gelb, Weiß und Braun, und ermöglicht vielfältige Anwendungen in Kosmetika, virtuellen Makeovers und inklusiven digitalen Inhalten.
Datensatz zur semantischen Segmentierung von Gesichtsteilen

Anwendungsfall: Datensatz zur semantischen Segmentierung von Gesichtsteilen
Format: Bild
Graf: 2,791.7K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Der „Facial Parts Semantic Segmentation Dataset“ unterstützt die Bereiche Schönheit sowie Medien und Unterhaltung mit einer Sammlung von Bildern aus Online- und Offline-Quellen. Die Auflösungen variieren von 300 x 300 bis 4480 x 6720 und decken umfassende Gesichtsbereichskategorien wie Augen, Augenbrauen, Nase, Mund, Haare und Accessoires ab, die alle sorgfältig für semantische Segmentierungs- und Begrenzungsrahmenaufgaben annotiert sind.
Gesichtserkennung – 10 menschliche Bilder mit Anmerkungen

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 10,525
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Ein umfassender Datensatz mit 10,000 menschlichen Gesichtsbildern, jedes sorgfältig mit wichtigen Gesichtsmerkmalen und -attributen versehen. Entwickelt für KI- und Computer-Vision-Anwendungen, unterstützt er Aufgaben wie Gesichtserkennung, Identitätsprüfung, Emotionserkennung und Ausdrucksanalyse. Geeignet zum Trainieren, Testen und Validieren von Machine-Learning-Modellen in akademischen und kommerziellen Projekten.
Gesichtserkennung – Registrierung + Verlauf + Innen-/Außenvideos

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Videos
Graf: 28,479
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Einschulungsfoto + historische Fotos + Indoor-/Outdoor-Videos Bilder (1 Einschulungsfoto, 20 historische Fotos pro Identität) und Videos (1 Indoor, 1 Outdoor) von einzigartigen Identitäten
Gesichtserkennung – Geisterbilder (Lichtartefakte)
Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 15,610
Anmerkung: Nein
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.
Gesichtserkennung – Gruppenfotos (2–6 Personen)

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 831
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Gruppenfotos: (Ziel dieser Datenerhebung war es, Bilder von Personengruppen zu sammeln. Eine Gruppe wird als 2-6 Personen definiert)
Gesichtserkennung – Historische Bildsammlungen (Nicht-EU/UK)

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 3,130
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Historische Bildsammlungen: Bilddatensätze aus Nicht-EU/UK-Regionen
Gesichtserkennung – Historische Bilder (30 Teilnehmer)

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 6,000
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Bild – Historische Gesichtsbilder (Einzigartige Teilnehmer/Videos: 30)
Gesichtserkennung – Historische Fotos und Videos (über 20 einzigartige Gesichter)

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder, Videos
Graf: 145,225
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Historische Fotos und Videos: Sammeln Sie 1 Einschreibung + 15 historische Fotos
Gesichtserkennung – Innen-/Außen-/Webcam-Bilder (10 Teilnehmer)

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder
Graf: 44,240
Anmerkung: Nein
Beschreibung: Bild – Gesichtsbilder (drinnen, draußen, Webcam) (Einzigartige Teilnehmer/Videos: 10)
Gesichtserkennung – Verifizierungsdatensatz (verschiedene Hauttöne)
Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: Bilder, Videos
Graf: 3,130
Anmerkung: Nein
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.
Datensätze zur Gesichtserkennung

Anwendungsfall: Gesichtserkennung
Format: . Jpg
Graf: 831
Anmerkung: Nein
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
Datensatz zur Brillensegmentierung

Anwendungsfall: Datensatz zur Brillensegmentierung
Format: Bild
Graf: 13.9K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur semantischen Haarsegmentierung

Anwendungsfall: Datensatz zur semantischen Haarsegmentierung
Format: Bild
Graf: 32.2K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur semantischen Segmentierung von Kopf und Hals

Anwendungsfall: Datensatz zur semantischen Segmentierung von Kopf und Hals
Format: Bild
Graf: 14K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Segmentierung von Menschen und Zubehör

Anwendungsfall: Datensatz zur Segmentierung von Menschen und Zubehör
Format: Bild
Graf: 74.3K
Anmerkung: Ja
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.
Hochpräziser Segmentierungsdatensatz für den menschlichen Körper

Anwendungsfall: Hochpräziser Segmentierungsdatensatz für den menschlichen Körper
Format: Bild
Graf: 424.8K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Feinsegmentierung menschlicher Körperteile
Anwendungsfall: Feinsegmentierung menschlicher Körperteile
Format: Video
Graf: 1.7K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Die Bilder stammen aus dem Internet. Die Auflösung reicht von 105 x 251 bis 319 x 951.
Datensatz zur Segmentierung des menschlichen Körpers

Anwendungsfall: Datensatz zur Segmentierung des menschlichen Körpers
Format: Bild
Graf: 85.7K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur semantischen Segmentierung des menschlichen Körpers

Anwendungsfall: Datensatz zur semantischen Segmentierung des menschlichen Körpers
Format: Bild
Graf: 100K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Segmentierung menschlicher Konturen und Schlüsselpunkte

Anwendungsfall: Datensatz zur Segmentierung menschlicher Konturen und Schlüsselpunkte
Format: Bild
Graf: 14.4K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Mattierung menschlicher Porträts

Anwendungsfall: Mattierung von Menschenporträts
Format: Video
Graf: 4.1K
Anmerkung: Ja
Beschreibung: Die Bilder stammen aus dem Internet. Die Auflösung reicht von 1280 x 720 bis 2048 x 1080.
Datensatz „130 Gesichtsausdrücke für den Innenbereich“

Anwendungsfall: Datensatz „130 Gesichtsausdrücke für den Innenbereich“
Format: Bild
Graf: 4k
Anmerkung: Ja
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.
Innenbereich, Gesichtsbehandlung, 182 Keypoints-Datensatz

Anwendungsfall: Innenbereich, Gesichtsbehandlung, 182 Keypoints-Datensatz
Format: Bild
Graf: 28,000
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz „75 Gesichtsausdrücke für den Innenbereich“

Anwendungsfall: Datensatz „75 Gesichtsausdrücke für den Innenbereich“
Format: Bild
Graf: 20K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Lippensegmentierung

Anwendungsfall: Datensatz zur Lippensegmentierung
Format: Bild
Graf: 13.9K
Anmerkung: Ja
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.
Portrait-Mattierungs-Datensatz

Anwendungsfall: Portrait-Mattierungs-Datensatz
Format: Bild
Graf: 29K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Schülersegmentierung

Anwendungsfall: Datensatz zur Schülersegmentierung
Format: Bild
Graf: 17K
Anmerkung: Ja
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.
Segmentierung und wichtige Punkte des Datensatzes zum menschlichen Körper

Anwendungsfall: Segmentierung und wichtige Punkte des Datensatzes zum menschlichen Körper
Format: Bild
Graf: 6.6K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Segmentierung rasierter Köpfe

Anwendungsfall: Datensatz zur Segmentierung rasierter Köpfe
Format: Bild
Graf: 1.0K
Anmerkung: Ja
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.
Mattierungsdatensatz für Einzelporträts

Anwendungsfall: Mattierungsdatensatz für Einzelporträts
Format: Bild
Graf: 50K
Anmerkung: Ja
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.
Datensatz zur Segmentierung des oberen Augenlids

Anwendungsfall: Datensatz zur Segmentierung des oberen Augenlids
Format: Bild
Graf: 2.4K
Anmerkung: Ja
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.




