Data Structure ?
14769.9M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
人間セグメンテーション、つまり画像からの高解像度の人間の抽出は、多くの用途を持つ魅力的なアプリケーションです。しかし、この問題は大幅に制約が不十分であり、より高度な手法を開発するための活発な研究分野となっています。このデータセットは、[AISegment](https://github.com/aisegmentcn/matting_human_datasets)によって開発され、画像とマスクの堅牢な品質のデータセットを提供することで支援することを目的としています。
データセットの作成者の[GitHub](https://github.com/aisegmentcn/matting_human_datasets)からの引用（Google翻訳）：
> このデータセットは現在、最大の肖像画マッティングデータセットであり、34,427枚の画像と対応するマッティング結果を含んでいます。
このデータセットは、北京プレイスターコンバージェンステクノロジー有限公司によって高品質にマーキングされており、このデータセットを使用して学習された肖像画のソフトセグメンテーションモデルは商用化されています。
データセット内の元画像は、Flickr、百度、淘寶から取得されています。顔検出と領域切り抜きの後、600×800の半身肖像画が生成されました。
clip_imgディレクトリにはjpg形式の半身肖像画が、mattingディレクトリには対応するマッティングファイル（マッティング品質を確認するのに便利）がpng形式で格納されています。学習する前に、まずpng画像からアルファマップを抽出する必要があります。たとえば、opencvを使用すると、次のようにアルファマップを取得できます。
In_image = cv2.imread('png画像ファイルのパス', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
Alpha = in_image[:,:,3]
ライセンス
作成者の[GitHub](https://github.com/aisegmentcn/matting_human_datasets)を参照してください。
内容
このデータセットは2つの部分から構成されています。
1. 全画像
2. それらの画像のそれぞれのRGB「マスク」または「切り抜き」
謝辞
このデータセットをまとめてくれたSegmentAIの皆さんに感謝します。
×
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