ชุดข้อมูลฉากสิ่งแวดล้อมระดับองค์กรสำหรับการพัฒนา AI/ML

คำอธิบาย:ชุดข้อมูล "การแบ่งส่วนความหมายสำหรับฉากและบุคคลหลายคน" ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมบันเทิงด้านภาพ โดยประกอบด้วยภาพที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ตที่มีความละเอียดตั้งแต่ 1280 x 720 ถึง 6000 x 4000 พิกเซล โดยเน้นที่ฉากที่มีบุคคลหลายคนในสภาพแวดล้อมเมือง ธรรมชาติ และในร่ม พร้อมคำอธิบายประกอบโดยละเอียดสำหรับรูปทรงบุคคล อุปกรณ์ประกอบฉาก และพื้นหลัง

คำอธิบาย: "ชุดข้อมูลการแบ่งส่วนภาพแบบพาโนรามาของอาคารกลางแจ้ง" ถูกสร้างขึ้นสำหรับอุตสาหกรรมบันเทิงด้านภาพ โดยประกอบด้วยภาพกลางแจ้งที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ตที่มีความละเอียดสูงกว่า 3024 x 4032 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้เน้นการแบ่งส่วนภาพแบบพาโนรามา โดยจับภาพทุกสิ่งที่สามารถระบุได้ภายในฉากกลางแจ้ง รวมถึงอาคาร ถนน ผู้คน รถยนต์ และอื่นๆ ทำให้ได้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างสรรค์สภาพแวดล้อมอย่างละเอียด

คำอธิบาย:ชุดข้อมูล "การแบ่งส่วนภาพเชิงความหมายของวัตถุกลางแจ้ง" ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อใช้งานในด้านสื่อและความบันเทิง และหุ่นยนต์ โดยประกอบด้วยภาพที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ตหลากหลายขนาดความละเอียด ตั้งแต่ 1024 x 726 ถึง 2358 x 1801 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้ใช้การกำหนดขอบเขตและจุดสำคัญเพื่อแบ่งส่วนองค์ประกอบกลางแจ้งต่างๆ รวมถึงส่วนต่างๆ ของร่างกายมนุษย์ ทิวทัศน์ธรรมชาติ โครงสร้างทางสถาปัตยกรรม ทางเท้า ยานพาหนะ และอื่นๆ

คำอธิบาย: "ชุดข้อมูลการแบ่งส่วนภาพแบบพาโนรามา" เป็นแหล่งข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับสาขาวิทยาการหุ่นยนต์และความบันเทิงด้านภาพ ประกอบด้วยภาพที่รวบรวมจากอินเทอร์เน็ตหลากหลายขนาดความละเอียดตั้งแต่ 660 x 371 ถึง 5472 x 3648 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อการแบ่งส่วนภาพเชิงความหมาย โดยจับภาพองค์ประกอบที่หลากหลาย เช่น ระนาบแนวนอนและแนวตั้ง อาคาร ผู้คน สัตว์ และเฟอร์นิเจอร์ เพื่อให้ได้มุมมองแบบองค์รวมของฉากต่างๆ

คำอธิบาย:ชุดข้อมูล "PUBG Game Scenes Segmentation Dataset" ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันเกม โดยประกอบด้วยภาพหน้าจอจากเกม PUBG ยอดนิยมที่มีความละเอียด 1920 × 886, 1280 × 720 และ 1480 × 720 พิกเซล ชุดนี้ครอบคลุม 17 หมวดหมู่สำหรับการแบ่งส่วนภาพตามตัวอย่างและความหมาย รวมถึงตัวละคร ยานพาหนะ ทิวทัศน์ และไอเท็มในเกม ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่อุดมสมบูรณ์สำหรับการพัฒนาและวิเคราะห์เกม

คำอธิบาย: "ชุดข้อมูลการแบ่งส่วนเชิงความหมายของฉากถนน" ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันการขับขี่อัตโนมัติ โดยรวบรวมภาพจากอินเทอร์เน็ตที่มีความละเอียดมาตรฐาน 1920 x 1080 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้มุ่งเน้นไปที่การแบ่งส่วนเชิงความหมาย โดยมีเป้าหมายเพื่อแบ่งส่วนองค์ประกอบต่างๆ ของฉากถนนอย่างแม่นยำ เช่น ท้องฟ้า อาคาร เส้นแบ่งเลน คนเดินเท้า และอื่นๆ เพื่อสนับสนุนการพัฒนาระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) และเทคโนโลยีรถยนต์ไร้คนขับ

คำอธิบาย:ชุดข้อมูล "Road Scenes Panoptic Segmentation Dataset" มุ่งเน้นไปที่การใช้งานในด้านความบันเทิงทางภาพและการขับขี่อัตโนมัติ โดยรวบรวมภาพทิวทัศน์ถนนจากอินเทอร์เน็ตที่มีความละเอียดมากกว่า 1600 x 1200 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้เชี่ยวชาญด้านการแบ่งส่วนภาพแบบพาโนรามา โดยระบุรายละเอียดทุกอย่างที่สามารถระบุได้ในภาพ เช่น ยานพาหนะ ถนน เส้นแบ่งเลน พืชพรรณ และผู้คน ทำให้ได้ชุดข้อมูลที่มีรายละเอียดสูงสำหรับการวิเคราะห์ทิวทัศน์ถนนอย่างครอบคลุม

คำอธิบาย:ชุดข้อมูลคลิปวิดีโอจากกล้องรักษาความปลอดภัยภายในบ้าน ประกอบด้วยคลิปวิดีโอที่บันทึกจากกล้องรักษาความปลอดภัยในที่พักอาศัย ซึ่งสนับสนุนแอปพลิเคชัน AI ในด้านการเฝ้าระวัง การตรวจจับความผิดปกติ และการจดจำกิจกรรม

คำอธิบาย:ชุดข้อมูล "Sky Outline Matting Dataset" ของเราเหมาะสำหรับอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ต สื่อ และมือถือ ด้วยภาพท้องฟ้าที่คัดสรรมาอย่างดี ชุดข้อมูลนี้มีภาพท้องฟ้าหลากหลายสภาพ เช่น แดดจัด เมฆมาก พระอาทิตย์ขึ้น พระอาทิตย์ตก และอื่นๆ พร้อมการแบ่งส่วนภาพระดับพิกเซลอย่างละเอียด เพื่อการสกัดเส้นขอบที่คมชัด เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ

คำอธิบาย: "ชุดข้อมูลการแบ่งส่วนท้องฟ้า" ได้รับการคัดสรรอย่างพิถีพิถันสำหรับอุตสาหกรรมบันเทิงด้านภาพ โดยประกอบด้วยภาพที่ถ่ายด้วยมือซึ่งมีความละเอียดตั้งแต่ 937 × 528 ถึง 9961 × 3000 พิกเซล ชุดข้อมูลนี้มีไว้สำหรับการแบ่งส่วนท้องฟ้าในเวลาต่างๆ ทั้งกลางวันและกลางคืน เพื่อให้ได้สถานการณ์ท้องฟ้ากลางแจ้งที่หลากหลายสำหรับการแบ่งส่วนภาพแบบมาสก์อย่างครอบคลุม

คำอธิบาย: "ชุดข้อมูลการแบ่งส่วนทางเดินเท้า" ถูกสร้างขึ้นเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพของระบบขับขี่อัตโนมัติ โดยมุ่งเน้นที่การระบุและการแบ่งส่วนทางเดินเท้าอย่างแม่นยำ ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยภาพจากกล้องบันทึกภาพการขับขี่ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการฝึกฝนโมเดล AI ให้สามารถแยกแยะระหว่างพื้นที่ขับขี่ได้และพื้นที่ทางเดินเท้า การแบ่งส่วนพื้นที่ทางเดินเท้าโดยใช้เทคนิคการแบ่งส่วนทั้งแบบอินสแตนซ์และแบบไบนารี ทำให้ชุดข้อมูลนี้เป็นทรัพยากรสำคัญสำหรับการพัฒนารถยนต์อัตโนมัติที่สามารถนำทางในสภาพแวดล้อมเมืองได้อย่างปลอดภัย