AI/ML လေ့ကျင့်မှုအတွက် မျက်နှာနှင့် ခန္ဓာကိုယ် အစိတ်အပိုင်း ဒေတာအတွဲများ

description: "Asian Face Occlusion Dataset" ကို ရုပ်ထွက် 2736 x 3648 ပစ်ဇယ်ထက် ကျော်လွန်သော အင်တာနက် စုဆောင်းထားသော ပုံများ စုစည်းမှု အများအပြား ပါဝင်ပြီး ရုပ်ထွက် ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းအတွက် အံဝင်ခွင်ကျ ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် အာရှမျက်နှာများ၏ စံနမူနာနှင့် အဓိပ္ပါယ်ခွဲခြားမှုကို အာရုံစိုက်ပြီး၊ အထူးသဖြင့် အသက် 18 နှင့် 50 ကြားရှိ လူတစ်ဦးချင်းစီအား အမျိုးသား-အမျိုးသမီး အချိုး 3:7 ဖြင့် ပစ်မှတ်ထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲ၏ထူးခြားသောရှုထောင့်မှာ အမျိုးမျိုးသောမျက်နှာဖုံးပစ္စည်းများပါဝင်ခြင်းဖြစ်ပြီး ကွဲပြားသော ပိတ်ဆို့ခြင်းအခြေအနေများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။

description: "Asian Single ID Photo Matting Dataset" ကို ရုပ်ထွက် 6720 x 4480 pixels မြင့်မားသော XNUMX x XNUMX pixels ရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော အာရှမျက်နှာ ID ဓာတ်ပုံများ စုစည်းမှုဖြင့် အမြင်ဖျော်ဖြေရေးနှင့် လူမှုကွန်ရက်ဝန်ဆောင်မှု (SNS) ကဏ္ဍများအတွက် သီးသန့်စီစဉ်ထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် တိကျသောမျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေကာ ID ဓာတ်ပုံများတွင် အာရှမျက်နှာအင်္ဂါရပ်များနှင့် အထူးအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော pixel-level အပိုင်းခွဲခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

description: ကျွန်ုပ်တို့၏ "Eastern Asia Single-person Portrait Matting Dataset" သည် မိုးလုံလေလုံ၊ အပြင်ဘက်၊ လမ်းနှင့် အားကစားအပါအဝင် အရှေ့အာရှမှ လူတစ်ဦးပုံတူရုပ်ပုံများ ပါဝင်သည့် ဖက်ရှင်၊ အင်တာနက်၊ နှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများ၏ ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များကို ပစ်မှတ်ထားသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် ကွဲပြားသော ကိုယ်ဟန်အနေအထားများနှင့် မြင်ကွင်းများကို ရိုက်ကူးရန်အတွက် pixel အဆင့် ခွဲဝေမှုလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးစီစဉ်ထားပါသည်။

description: "Escalator Face Bounding Dataset" သည် 960 x 540 pixels ထက်ကျော်လွန်သော ကြည်လင်ပြတ်သားမှု XNUMX x XNUMX pixels ထက်ကျော်လွန်သော ပြင်ပမှစုဆောင်းထားသောပုံများ အစုအဝေးများပါရှိသော အစိုးရနှင့် လုံခြုံရေးကဏ္ဍများတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် စက်လှေကားဆက်တင်များတွင် ရိုက်ကူးထားသော ဦးခေါင်း၊ မျက်နှာနှင့် ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခုလုံးကို မှတ်သားရန် ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာများကို အသုံးပြုထားသည်။ မှတ်ချက်များကို ဖုံးအုပ်ထားနိုင်သည့် မျက်နှာဖုံးများအပါအဝင် မျက်နှာတစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံထားရန်၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ဖုံးကွယ်ထားသော အခြေအနေများတွင်ပင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မျက်နှာမှတ်မိနိုင်စွမ်းကို သေချာစေရန် စေ့စပ်သေချာစွာ ရေးဆွဲထားသည်။

description: "Human Body Semantic Segmentation Dataset" သည် ဖက်ရှင်၊ အင်တာနက်နှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများတွင် လူ့ခန္ဓာကိုယ်ပုံများကို စုစည်းမှုဖြင့် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် နိုင်ငံအသီးသီးမှ ကျားမနှင့် အသက်အရွယ်များတစ်လျှောက် ဖြန့်ကျက်မှုတစ်ခုပါရှိသော၊ လူသားတို့၏ ကိုယ်ဟန်အနေအထား၊ ဆံပင်ပုံစံများနှင့် ကွဲပြားသောအခြေအနေများကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ လူ့ခန္ဓာကိုယ် ဧရိယာ ၁၉ ခုကို တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် semantic segmentation လုပ်ငန်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။

description: "Facial 17 Parts Segmentation Dataset" ကို 1024 x 682 pixels ထက်ကျော်လွန်သော ကြည်လင်ပြတ်သားမှု 17 x XNUMX pixels ထက်ကျော်လွန်သော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော မျက်နှာပုံများ ပါဝင်သည့် အမြင်ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းအတွက် အထူးစုစည်းထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် မျက်ခုံး၊ နှုတ်ခမ်း၊ မျက်လုံးသူငယ်များနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော မျက်နှာအမျိုးအစား XNUMX ခုကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော အပလီကေးရှင်းအခြေအနေများအတွက် ဒေတာအတွဲတွင် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ကွဲပြားမှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသော ပုံတူရုပ်ပုံများ ရွေးချယ်မှုလည်း ပါဝင်သည်။

description: "Facial Color Segmentation Dataset" ကို ကြည်လင်ပြတ်သားမှု 1028 x 1028 မှ 6016 x 4016 ပစ်ဇယ်အထိ အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများပါ၀င်သော အလှအပနှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် အနက်၊ အဝါ၊ အဖြူ၊ နှင့် အညိုအပါအဝင် မျက်နှာအသားအရည်အရောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားပြီး အလှကုန်၊ အသွင်အပြင်နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာများတွင် အမျိုးမျိုးသောအပလီကေးရှင်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့အောင် ကူညီပေးသည်။

description: "Facial Parts Semantic Segmentation Dataset" သည် အွန်လိုင်းနှင့် အော့ဖ်လိုင်းနှစ်မျိုးလုံးမှ ရရှိသည့် ပုံများစုစည်းမှုဖြင့် အလှအပနှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကြည်လင်ပြတ်သားမှု 300 x 300 မှ 4480 x 6720 ကွဲပြားသည်၊ မျက်လုံး၊ မျက်ခုံး၊ နှာခေါင်း၊ ပါးစပ်၊ ဆံပင်နှင့် ဆက်စပ်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော ပြည့်စုံသော မျက်နှာဧရိယာ အမျိုးအစားများကို လွှမ်းခြုံထားပြီး တစ်ခုစီကို အဓိပ္ပါယ်ခွဲခြားခြင်းနှင့် ဘောင်ကွက်ခြင်းလုပ်ဆောင်စရာများအတွက် စေ့စေ့စပ်စပ် မှတ်သားထားသည်။

description: Facial recognition datasets များတွင် အပိုမှတ်ချက်များမပါဝင်ဘဲ မျက်နှာပုံများသာ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် မျက်နှာသွင်ပြင်လက္ခဏာများ၊ ကိုယ်ဟန်အနေအထားများနှင့် အလင်းရောင်အခြေအနေများ၏ အမျိုးမျိုးသောနမူနာများ ပါဝင်ပြီး မျက်နှာသိမှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် မျက်နှာမှတ်သားခြင်းစနစ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ရိုက်ကူးမှုအခြေအနေ- အလင်းရောင်အခြေအနေ- တောက်ပသောအလင်းရောင် သို့မဟုတ် နေရောင်- အရိပ် သို့မဟုတ် တိမ်တိုက်- ည သို့မဟုတ် မှိန်သောအလင်းရောင်

description: "Glasses Segmentation Dataset" သည် 165 x 126 မှ 1250 x 1458 pixels မှ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများ ကွဲပြားသော အခင်းအကျင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အဝတ်အထည်နှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် အသေးစိတ်မှတ်ချက်များပေးဆောင်သည့် သန့်စင်သောမျက်မှန်များ၊ နေကာမျက်မှန်များနှင့် အလင်းဝင်သည့်မျက်မှန်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောမျက်မှန်အမျိုးအစားများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကွဲလွဲချက်များကို ပိုင်းခြားထားသည်။

description: "Hair Semantic Segmentation Dataset" သည် 343 x 358 မှ 2316 x 3088 ပစ်ဇယ်အထိ ကွဲပြားသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှု XNUMX x XNUMX မှ XNUMX x XNUMX ပစ်ဇယ်အထိ ကွဲပြားသည့် အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများကို စုစည်းထားသော အစုအဝေးများပါရှိသော အဝတ်အထည်နှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းများတွင် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် ဆံပင်ပုံစံများနှင့် အသွင်အပြင်အမျိုးမျိုးအတွက် အသေးစိတ်မှတ်ချက်များကို ပေးဆောင်ထားပြီး တိကျသောမြင့်မားသောပုံစံအသွင်အပြင်နှင့် ဆံပင်၏အခေါ်အဝေါ်ဆိုင်ရာ အပိုင်းခွဲခြင်းကို အထူးပြုပါသည်။

description: "Head and Neck Semantic Segmentation Dataset" သည် 1024 x 1024 pixels အထက် ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော AI ဖန်တီးထားသော ကာတွန်းရုပ်ပုံများ စုစည်းမှုဖြင့် e-commerce & လက်လီနှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် မျက်နှာ၊ ဆံပင်နှင့် ဆက်စပ်ပစ္စည်းများအပါအဝင် ပင်မဇာတ်ကောင်၏ဦးခေါင်းကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုထားသော အပိုင်းခွဲခွဲခြားခြင်းအပေါ် အထူးပြုပါသည်။

description: "Human And Accessories Segmentation Dataset" သည် 584 x 429 မှ 3744 x 5616 အထိ ပြတ်သားမှု XNUMX x XNUMX မှ XNUMX x XNUMX အကြား အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများ ပါဝင်သည့် အထည်၊ e-commerce၊ နှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းများ၊ ခရီးဆောင်အိတ်များ၊ စကိတ်ဘုတ်များနှင့် တိရစ္ဆာန်များကဲ့သို့သော ဆက်စပ်ပစ္စည်းများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လွှမ်းခြုံထားပြီး၊ အားလုံးသည် အဓိပ္ပါယ်ခွဲခြားခြင်းအတွက် အမှတ်အသားပြုထားသည်။

description: "Human Body High Precision Segmentation Dataset" သည် 316 × 600 မှ 6601 × 9900 မှ XNUMX × XNUMX မှ XNUMX × XNUMX မှ ရုပ်ပုံများကို ကိုယ်တိုင်ရိုက်ချက်နှင့် အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများကို ပေါင်းစပ်ကာ အ၀တ်အထည်၊ e-commerce နှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် ရည်ရွယ်သည့် ပြည့်စုံသောစုစည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မြင့်မားသောအာရုံစိုက်မှုဖြစ်သည်။ - လူ့ခန္ဓာကိုယ်၏ တိကျသောအပိုင်းခွဲခြင်း၊ ခြေလက်များ၊ အဝတ်အစားများ၊ မျက်နှာအသွင်အပြင်များ၊ အရေပြားနှင့် ဆက်စပ်ပစ္စည်းများ၏ ရှုပ်ထွေးသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူခြင်း။

description: ပုံများသည် အင်တာနက်မှဖြစ်သည်။ Resolution သည် 105 x 251 မှ 319 x 951 အထိရှိသည်။

description: "Portrait Matting Dataset" သည် 138 × 189 မှ 6000 × 4000 မှ ကွဲပြားသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော တိုက်ရိုက်စခရင်ပုံဓာတ်ပုံများစုစည်းမှုပါရှိသော အဝတ်အထည်နှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများတွင်ပါ၀င်ပါသည်။ ဤဒေတာအစုံသည် တစ်ဦးချင်း၊ အဖွဲ့များနှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်စပ်ပစ္စည်းများအပါအဝင်၊ နှင့် အသွင်အပြင်၊ အခေါ်အဝေါ်၊ နှင့် ဥပမာ အပိုင်းခွဲခြင်း လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အမှတ်အသားပြုထားသည်။

description: "Human Body Semantic Segmentation Dataset" သည် ဖက်ရှင်၊ အင်တာနက်နှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများတွင် လူ့ခန္ဓာကိုယ်ပုံများကို စုစည်းမှုဖြင့် ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် နိုင်ငံအသီးသီးမှ ကျားမနှင့် အသက်အရွယ်များတစ်လျှောက် ဖြန့်ကျက်မှုတစ်ခုပါရှိသော၊ လူသားတို့၏ ကိုယ်ဟန်အနေအထား၊ ဆံပင်ပုံစံများနှင့် ကွဲပြားသောအခြေအနေများကို အသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် စံပြဖြစ်သည်။ လူ့ခန္ဓာကိုယ် ဧရိယာ ၁၉ ခုကို တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် အဆင့်မြင့် semantic segmentation လုပ်ငန်းများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။

description: "Human Contour Segmentation and Keypoints Dataset" သည် 103 x 237 မှ 329 x 669 pixels အထိ ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများစုစည်းမှုပါရှိသော အဝတ်အထည်နှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် မျက်နှာအသွင်အပြင်၊ ခြေလက်အင်္ဂါများနှင့် အစွန်းအထင်းများအပါအဝင် လူသား၏ကိုယ်ဟန်အနေအထားနှင့် လှုပ်ရှားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည့် ပြည့်စုံသောလူ့ခန္ဓာကိုယ်သော့ချက်အမှတ်များကို ဖုံးအုပ်ထားသည့် အသွင်အပြင်ပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အဓိကအချက်များဖော်ပြချက်အပေါ် အာရုံစိုက်ထားသည်။

description: ပုံများသည် အင်တာနက်မှဖြစ်သည်။ Resolution သည် 1280 x 720 မှ 2048 x 1080 အထိရှိသည်။

description: "Indoor Facial 130 Expressions Dataset" ကို 443 x 443 မှ 1127 x 1080 pixels အထိ ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော အိမ်တွင်းမျက်နှာပုံများ စုစည်းမှုပါရှိသော မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေး နှင့် မိုဘိုင်းကဏ္ဍများတွင် အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် မျက်နှာအမူအရာတစ်ခုစီအတွက် အဓိကအချက် 130 ကို ပံ့ပိုးပေးကာ စိတ်ခံစားမှုမှတ်မိမှု၊ မျက်နှာလှုပ်ရှားမှုနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့်အက်ပ်လီကေးရှင်းများအတွက် အသေးစိတ်အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ပေးဆောင်သည့် ဤဒေတာအတွဲတွင် အဓိကကျသောအချက်များကို အထူးပြုပါသည်။

description: "Indoor Facial 182 Keypoints Dataset" သည် အင်တာနက်၊ မီဒီယာ၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် မိုဘိုင်းစက်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အသေးစိတ်မျက်နှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အာရုံစိုက်ထားသည်။ ၎င်းတွင် မျှတသော ကျားမ ဖြန့်ဝေမှုနှင့် အသက် 50 မှ 18 ကြားရှိ အိမ်တွင်းဆက်တင်များတွင် လူ 50 ဦး၏ ရုပ်ပုံများ ပါဝင်သည်။ မျက်နှာတစ်ခုစီတွင် တိကျသော မျက်နှာအသွင်အပြင်ကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အဓိကအချက် 182 ခုဖြင့် မှတ်သားထားသည်။

description: "Indoor Facial 75 Expressions Dataset" သည် အင်တာနက်၊ မီဒီယာ၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် မိုဘိုင်းကဏ္ဍများကို လူသားစိတ်ခံစားမှုများကို နက်နက်နဲနဲ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် ကြွယ်ဝစေပါသည်။ ၎င်းတွင် လူတစ်ဦးလျှင် 60 ကွဲပြားသော မျက်နှာအမူအရာဖြင့် ဟန်ချက်ညီသော ကျားမ ကိုယ်စားပြုမှုနှင့် မတူညီသော ကိုယ်ဟန်အနေအထားများကို ပြသထားသည့် အိမ်တွင်းဆက်တင်များတွင် လူ 75 ဦးစီပါရှိသည်။ ဤဒေတာအတွဲကို မျက်နှာအမူအရာ အမျိုးအစားများဖြင့် တဂ်လုပ်ထားသောကြောင့် ၎င်းသည် စိတ်ခံစားမှုကို မှတ်သားခြင်းနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များအတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။

description: "Glasses Segmentation Dataset" သည် 165 x 126 မှ 1250 x 1458 pixels မှ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများ ကွဲပြားသော အခင်းအကျင်းများကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် အဝတ်အထည်နှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် အမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် အသေးစိတ်မှတ်ချက်များပေးဆောင်သည့် သန့်စင်သောမျက်မှန်များ၊ နေကာမျက်မှန်များနှင့် အလင်းဝင်သည့်မျက်မှန်များအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောမျက်မှန်အမျိုးအစားများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကွဲလွဲချက်များကို ပိုင်းခြားထားသည်။

description: "Portrait Matting Dataset" သည် 138 × 189 မှ 6000 × 4000 မှ ကွဲပြားသော ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော တိုက်ရိုက်စခရင်ပုံဓာတ်ပုံများစုစည်းမှုပါရှိသော အဝတ်အထည်နှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများတွင်ပါ၀င်ပါသည်။ ဤဒေတာအစုံသည် တစ်ဦးချင်း၊ အဖွဲ့များနှင့် ၎င်းတို့၏ဆက်စပ်ပစ္စည်းများအပါအဝင်၊ နှင့် အသွင်အပြင်၊ အခေါ်အဝေါ်၊ နှင့် ဥပမာ အပိုင်းခွဲခြင်း လုပ်ဆောင်စရာများအတွက် အမှတ်အသားပြုထားသည်။

description: "Pupils Segmentation Dataset" ကို 90 x 89 မှ 419 x 419 ပစ်ဇယ်အထိ ကွဲပြားသည့် ကြည်လင်ပြတ်သားမှု XNUMX x XNUMX မှ XNUMX x XNUMX pixels ရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများပါ၀င်သော အလှအပနှင့် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာတွင် အသေးစိတ်မျက်လုံးဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကို မြှင့်တင်ရန် ကျောင်းသားတည်နေရာများအတွက် အပိုင်းခွဲမှတ်ချက်များကို ပေးဆောင်သည့် အဓိပ္ပါယ်သက်ရောက်သော အပိုင်းခွဲခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ထားသည်။

description: "Segmentation and Key Points of Human Body Dataset" ကို 1280 x 960 မှ 5184 x 3456 pixels အထိ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများစုစည်းမှုပါရှိသော အဝတ်အထည်နှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးကဏ္ဍများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် လူ့ခန္ဓာကိုယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အသုံးပြုမှုများအတွက် အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည့် အဓိကအချက် 27 ခုနှင့်အတူ ခန္ဓာကိုယ်အစိတ်အပိုင်း အမျိုးအစား 24 ခု၏ အမျိုးအစားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အဓိပ္ပါယ်သက်ရောက်စေခြင်းအပါအဝင် ပြည့်စုံပါသည်။

description: "Shaven Head Segmentation Dataset" ကို 1360 x 1656 မှ 2160 x 2702 pixels အကြား ကြည်လင်ပြတ်သားမှုရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများစုစည်းမှုပါရှိသော မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေး လုပ်ငန်းအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤဒေတာအတွဲသည် နောက်ခံ၊ အတားအဆီးများ၊ ဦးခေါင်း၊ နားနှင့် အရေပြားကဲ့သို့သော အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးအတွက် မှတ်ချက်များကို ပေးဆောင်ကာ အသေးစိတ်ဇာတ်ကောင်ပုံစံဖန်တီးခြင်းနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုအတွက် ဦးရိတ်ခေါင်းများရှိသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီကို အာရုံစိုက်သည့် ဤဒေတာအတွဲတွင် အထူးပြုထားပါသည်။

description: ကျွန်ုပ်တို့၏ "Single-person Portrait Matting Dataset" သည် ဖက်ရှင်၊ မီဒီယာနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာလုပ်ငန်းများအတွက် အဓိကအရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး နိုင်ငံအသီးသီးမှ အမျိုးမျိုးသော ကိုယ်ဟန်အနေအထားများနှင့် ဆံပင်ပုံစံများကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် သပ်ရပ်သောပုံတူပုံများကို တံဆိပ်တပ်ပေးပါသည်။ 1080 x 1080 pixels ထက် မြင့်မားသော ရုပ်ပုံများကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ဆံပင်၊ နား၊ လက်ချောင်းများနှင့် အခြားသော အနုစိတ်ပုံတူ အင်္ဂါရပ်များ အပါအဝင် အသေးစိတ် ပိုင်းခြားမှု လိုအပ်သည့် အပလီကေးရှင်းများအတွက် ဤဒေတာအတွဲကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေပါသည်။

description: "Upper Eyelid Segmentation Dataset" သည် ကြည်လင်ပြတ်သားမှု 100 x 100 မှ 400 x 400 pixels ရှိသော အင်တာနက်မှ စုဆောင်းထားသော ပုံများကို အလှအပနှင့် အမြင်အာရုံဖျော်ဖြေရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ဤ focused dataset သည် မျက်လုံးနှစ်ဖက်လုံးကို ဖုံးအုပ်ထားသော မှတ်ချက်များ၊ အသေးစိတ်မျက်လုံးမိတ်ကပ်အသုံးချမှုများနှင့် ဇာတ်ကောင်ပုံစံထုတ်ခြင်းတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေမည့် မှတ်ချက်များပါရှိသော အပေါ်မျက်ခွံ၏ သဘောတရားပိုင်းခွဲခြင်းအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။