Set di dati di segmentazione di oggetti e contorni premium per la visione artificiale

Descrizione: Tipo di codice a barre: Code128, UPC/EAN, DataMatrix, PDF417, Aztec, Multi-code

Registratore: Honor 9A, Huawei mate 10 pro, iPad, iPhone (6S, 7 Plus, SE, X, 11, 12, 12 mini, 12 Pro Max), Moto (E4, onepower), One plus (6T, 7T, One), Oppo A3s, Real Me, Samsung (A20, A30, A32, M12, M31), Vivo z1pro, Xiaomi Mi10T+

Condizione di registrazione: - Luminoso_Interno - Basso_Interno - Basso_Esterno - Normale - Soleggiato

Descrizione: Il "Blur Area Segmentation Dataset" è progettato per l'uso nella robotica e nell'intrattenimento visivo, composto da immagini raccolte su Internet con risoluzioni che vanno da 960 x 720 a 1024 x 768 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione semantica, prendendo di mira in particolare le aree blu all'interno delle immagini. Ogni area blu è annotata a livello di pixel, fornendo dati preziosi per le applicazioni che richiedono segmentazione o analisi basate sul colore.

Descrizione: Il "Set di dati sulla segmentazione dei contorni dei caratteri" è progettato specificamente per le applicazioni di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), con una raccolta di immagini raccolte su Internet con risoluzioni che vanno da 461 x 169 a 1080 x 1350 pixel. Questo set di dati è incentrato sulla segmentazione dei contorni, concentrandosi sulla delineazione precisa dei caratteri ottici OCR per facilitare il riconoscimento accurato dei caratteri e i processi di estrazione del testo.

Descrizione: Il "Characters Relationship Segmentation Dataset" è progettato per i settori della robotica e dell'intrattenimento visivo e presenta un'ampia gamma di immagini raccolte su Internet con risoluzioni che vanno da 1280 × 720 a 4608 × 3456. Questo set di dati unico si concentra sulle relazioni tra esseri umani e tra esseri umani e oggetti, fornendo preziosi spunti per le dinamiche di interazione.

Descrizione: Il "Set di dati sulla segmentazione degli oggetti comuni" serve i settori dell'e-commerce e dell'intrattenimento visivo con un'ampia raccolta di immagini raccolte su Internet, con risoluzioni che vanno da 800 × 600 a 4160 × 3120. Questo set di dati copre un'ampia gamma di scene e oggetti di uso quotidiano, inclusi persone, animali, mobili e altro, annotati sia per istanza che per segmentazione semantica.

Descrizione: Il "Flying Wire Segmentation Dataset" è stato sviluppato appositamente per l'industria dell'intrattenimento visivo e comprende immagini raccolte su Internet con risoluzioni superiori a 1024 x 638 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione delle istanze, con un'enfasi primaria sull'annotazione di corde o fili che si estendono tra gli edifici, offrendo dati preziosi per la creazione di ambienti urbani realistici nei contenuti digitali.

Descrizione: Il nostro "set di dati sull'opacizzazione del contorno degli alimenti" arricchisce i domini dei contenuti culinari e visivi, con circa 200 tipi di alimenti provenienti da cucine globali. È progettato per le aziende del settore ristorazione, turismo e intrattenimento, offrendo esperienze personalizzate attraverso annotazioni di segmentazione dettagliate.

Descrizione: Il "Food Segmentation Dataset" serve i settori del turismo e dell'intrattenimento visivo, costituito da una selezione curata di immagini raccolte su Internet con risoluzioni da 256 x 256 a 1024 x 768 pixel. Questo set di dati è dedicato alla segmentazione dei contorni, concentrandosi sugli alimenti comuni e sui piatti o ciotole che li accompagnano, facilitando l'analisi e la rappresentazione dettagliate in varie applicazioni.

Descrizione: Immagini di punti di riferimento: immagini fotografiche di punti di riferimento nel contesto del loro ambiente

Descrizione: Set di dati di immagini di oggetti generici (l'annotazione può essere eseguita secondo necessità)

Descrizione: Le immagini di oggetti naturali o generici con annotazioni vengono utilizzate per attività generali di rilevamento di oggetti. Contengono immagini reali di oggetti di uso quotidiano, etichettate con riquadri di delimitazione e nomi di classe. Questi set di dati aiutano ad addestrare e valutare modelli di visione artificiale per un riconoscimento e una localizzazione accurati degli oggetti in applicazioni pratiche.

Descrizione: Immagini di riconoscimento delle macchie Tipo 1 - Riconoscimento delle macchie Tipo 2 - Rilevamento degli articoli del frigorifero

Descrizione: Set di immagini fisse scattate in ambienti diurni o notturni in cui l'illuminazione naturale o artificiale crea un artefatto digitale noto come fantasma.

Registratore: Fotocamera iPhone e iPad

Condizione di registrazione: - Giorno - Notte

Descrizione: Il "Main Objects Segmentation Dataset" è progettato per applicazioni nella robotica e nell'intrattenimento visivo, comprendendo una vasta raccolta di immagini raccolte su Internet con risoluzioni che vanno da 189 x 223 a 5472 x 3648 pixel. Questo set di dati si concentra sul contorno e sulla segmentazione semantica di un singolo soggetto etichettato in ciascuna immagine, fornendo una visione chiara e isolata dell'oggetto primario per un'analisi e un'applicazione dettagliate.

Descrizione: Il "Multiple Objects Matting Dataset" è progettato per l'uso nella robotica e nell'intrattenimento visivo, con una vasta raccolta di immagini raccolte su Internet con risoluzioni che vanno da 1080 x 1362 a 6000 x 4000 pixel. Questo set di dati è specializzato nella segmentazione, fornendo l'immagine originale, un'immagine con effetto trasparente e un'immagine maschera in bianco e nero per l'oggetto principale, consentendo l'analisi dettagliata e l'applicazione in varie soluzioni tecnologiche.

Descrizione: Il "Set di dati sulla segmentazione dei contorni delle unghie" è realizzato per l'industria della bellezza e presenta una raccolta di immagini di unghie umane offline, tutte con una risoluzione uniforme di 1920 x 1080 pixel. Questo set di dati è specializzato nella segmentazione semantica, con particolare attenzione al contorno dettagliato delle unghie, supportando applicazioni nella progettazione di nail art e nelle tecnologie di prova virtuale delle unghie.

Descrizione: Il "Object Contour Matting Dataset" è una raccolta versatile su misura per i settori dell'e-commerce, di Internet e della telefonia mobile, che comprende un'ampia gamma di oggetti come abbigliamento, accessori, merci, piante e cibo. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione del contorno dell'oggetto principale, rendendolo una risorsa preziosa per le applicazioni che richiedono l'estrazione precisa del contorno dell'oggetto.

Descrizione: Il "set di dati sulla segmentazione di oggetti e distrazioni" è progettato per i settori della robotica e dell'intrattenimento visivo e presenta una gamma di immagini raccolte su Internet con risoluzioni comprese tra 1365 x 2047 e 4165 x 2737 pixel. Questo set di dati enfatizza la segmentazione semantica, classificando le immagini in cinque tipi principali di oggetti di interferenza, tra cui persone target, oggetti, elementi di interferenza e varie parti del corpo umano, facilitando lo sviluppo di algoritmi per distinguere tra soggetti primari e distrazioni di sfondo.

Descrizione: L'"Obvious Objects Segmentation Dataset" è una raccolta specializzata rivolta ai settori dei media e dell'intrattenimento visivo, con immagini raccolte su Internet tutte con una risoluzione uniforme di 1536 x 2048 pixel. Questo set di dati è dedicato alla segmentazione di oggetti salienti che sono immediatamente visibili e attirano l'attenzione in un'immagine, utilizzando tecniche di segmentazione sia semantica che di contorno per definire questi oggetti a livello di pixel.

Descrizione: Il "set di dati sulla segmentazione dei contorni dei suini" è studiato su misura per il settore della zootecnia e comprende immagini catturate da punti di vista CCTV con un'alta risoluzione di 3072 x 2048 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione semantica, fornendo annotazioni dettagliate per il contorno e i punti centrali dei suini, facilitando il monitoraggio e la gestione nelle operazioni di allevamento dei suini.

Descrizione: Il "Set di dati sulla segmentazione del contorno della mano singola" è rivolto al settore dell'intrattenimento visivo e presenta una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 1080 x 1920 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione dei contorni, mirando specificamente all'annotazione di una singola mano. Se sulla mano sono presenti piccoli accessori, anch'essi vengono inclusi nella segmentazione, distinguendo la mano e i suoi ornamenti dallo sfondo.

Descrizione: Il "Single Nail Contour Segmentation Dataset" è curato per il settore dell'intrattenimento visivo e comprende una raccolta di immagini raccolte su Internet, ciascuna con una risoluzione di circa 100 x 100 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione dei contorni, prendendo di mira in particolare i contorni delle singole unghie, fornendo dati dettagliati per applicazioni che richiedono una rappresentazione precisa delle unghie.

Descrizione: Il "Specified Object Contour Segmentation Dataset" è rivolto ai settori della robotica e dell'intrattenimento visivo, costituito da immagini raccolte su Internet con risoluzioni variabili da 500 x 334 a 3956 x 2319 pixel. Questo set di dati si concentra sulla segmentazione dei contorni, con annotazioni mirate a oggetti e scene specifici, come pesci rossi, rane, moli e vulcani, offrendo contorni dettagliati per l'identificazione precisa degli oggetti e l'analisi della scena.

Descrizione: Il "Tooth Semantic Segmentation Dataset" è pensato su misura per il settore sanitario e comprende una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 256 x 256 pixel. Questo dataset è dedicato alla segmentazione semantica, concentrandosi sull'etichettatura di diverse parti dei denti, tra cui la fila inferiore, gli incisivi e la fila superiore, da varie angolazioni per fornire immagini dentali dettagliate per analisi e scopi didattici.

Descrizione: Il "Traffic Sign Relationships Dataset" è progettato per applicazioni nell'intrattenimento visivo e nella guida autonoma, con una raccolta di immagini raccolte su Internet con una risoluzione di 1920 x 1080 pixel. Questo dataset enfatizza la relazione tra segnali stradali e carreggiate, con segnali stradali annotati tramite bounding box e le sezioni stradali corrispondenti contrassegnate con poligoni per illustrare la connessione tra i segnali e le relative aree stradali.

Descrizione: Sono stati raccolti su Internet videoclip con una durata media di circa 10 secondi e una risoluzione superiore a 1920 x 1080.

Descrizione: Il "Windows Segmentation Dataset" è stato compilato appositamente per il settore manifatturiero, concentrandosi sulla produzione e sul controllo qualità delle finestre. È costituito da immagini raccolte su Internet con uno spettro di risoluzione da 150 x 150 a 1160 x 2120 pixel. Il set di dati è progettato per la segmentazione semantica e le attività di delimitazione, comprendendo una varietà di design e stili di finestre.