Premium mode- og tøjdatasæt til AI-træning

Beskrivelse: "Clothes Segmentation Dataset" er lavet til e-handels-, mode- og visuel underholdningssektorer og indeholder en bred vifte af internetindsamlede billeder med opløsninger fra 183 x 275 til 3024 x 4032 pixels. Dette datasæt er specialiseret i kontur- og semantisk segmentering, og byder på omkring 30 målkategorier, herunder beklædningsgenstande, tilbehør og kropsdele, hvilket letter detaljeret analyse og anvendelse inden for modeteknologi.

Beskrivelse: "Beklædningsklassifikationsdatasættet" er en vigtig ressource for mode-, e-handels- og digital markedsføringsindustrien, der sigter mod at strømline online shoppingoplevelsen. Dette datasæt omfatter en bred vifte af beklædningsgenstande indsamlet fra internettet og dækker forskellige scenarier såsom e-handelswebsteder, modeshows, sociale medieplatforme og offline brugergenereret indhold. Det er designet til at understøtte udviklingen af ​​sofistikerede algoritmer til tøjklassificering, trendanalyse og personlige anbefalingssystemer.

Beskrivelse: "Clothing Keypoints Dataset" har til formål at forbedre præcisionen af ​​moderelaterede AI-applikationer ved at levere en storstilet samling af billeder til nøglepunktsdetektionsopgaver. Dette datasæt inkluderer internetindsamlede billeder, der spænder over en bred vifte af scenarier, herunder e-handelsplatforme, modeshows, sociale medier og offline brugergenereret indhold. Den er omhyggeligt kommenteret for at identificere nøglepunkter på beklædningsgenstande, hvilket letter udviklingen af ​​algoritmer til estimering af positur, størrelsestilpasning, stiltilpasning og interaktive shoppingoplevelser. Datasættet inkluderer klassificerede etiketter, afgrænsningsfelter og nøglepunkter for 80 forskellige tøjtyper, hvilket gør det til en omfattende ressource til at forbedre nøjagtigheden og pålideligheden af ​​mode-AI-systemer.

Beskrivelse: "Clothing Pattern Classification Dataset" er specifikt designet til at imødekomme modeindustriens behov med fokus på klassificeringen af ​​forskellige tøjmønstre. Dette datasæt samler internetindsamlede billeder, der viser tøj fra forskellige scenarier såsom e-handelsplatforme, modeshows, sociale medier og offline brugergenereret indhold. Det har til formål at lette udviklingen af ​​AI-modeller, der nøjagtigt kan genkende og klassificere over 30 almindelige tøjmønstre, forbedre online shoppingoplevelser og understøtte trendanalyse.

Beskrivelse: "Datasættet for tøjsegmentering og stofklassificering" forener kompleksiteten af ​​tøjsegmentering med specificiteten af ​​stofklassificering og tilbyder et datasæt med to formål til modeindustrien. Det inkluderer internetindsamlede billeder fra en række forskellige kilder såsom e-handelswebsteder, modeshows, sociale medier og offline brugergenereret indhold. Datasættet er struktureret til at understøtte udviklingen af ​​AI-modeller, der både kan udføre detaljeret segmentering af beklædningsgenstande og klassificere dem i 11 almindelige stofkategorier, der omfatter 80 forskellige tøjtyper. Denne dobbelte tilgang har til formål at forbedre online shoppingoplevelser ved at give detaljeret indsigt i typen af ​​tøj og stof, hvilket letter bedre lagerstyring og personlige indkøbsanbefalinger.

Beskrivelse: "Clothing Segmentation Dataset" er designet til at fremme AI-egenskaberne i modeindustrien ved at levere en omfattende samling af billeder til semantiske segmenteringsopgaver. Dette datasæt omfatter internet-samlede billeder fra forskellige scenarier såsom e-handelsplatforme, modeshows, sociale medier og offline brugergenereret indhold. Det fokuserer på at muliggøre præcis segmentering af beklædningsgenstande, herunder de vigtigste menneskelige dele, tøjstykker og tilbehør, for at understøtte udviklingen af ​​avancerede AI-modeller til automatiseret billedanalyse og produktkategorisering.

Beskrivelse: "E-handelsproduktdatasættet" er en omfattende kollektion skræddersyet til e-handelssektoren, der byder på en bred vifte af produkter fra 16 hovedkategorier, herunder sko, hatte, tasker, møbler, digitale produkter, smykker og mere. Med over 200 SKU'er er dette datasæt udstyret med afgrænsningsbokse og kategoritags, hvilket gør det til en central ressource til produktklassificering og lagerstyring.

Beskrivelse: "Full Body Clothing Classification Dataset" er specifikt kurateret for at understøtte fremskridt inden for kunstig intelligens i at genkende og klassificere helkropstøj fra en bred vifte af internet-samlede billeder. Med fokus på billeder i høj opløsning, specifikt 768 x 1024 pixels, sigter dette datasæt mod at forbedre præcisionen i klassificering af helkropspåklædning i store kategorier såsom toppe, bukser og nederdele, yderligere afgrænset i 30 underkategorier inklusive jakker, sportstøj, baseball uniformer, sweatere, joggingbukser, jeans og halve nederdele, blandt andre. Dette datasæt er designet til at lette udviklingen af ​​sofistikerede AI-modeller, der præcist kan klassificere komplekse tøjtyper i helkropsbilleder og derved forbedre effektiviteten og brugeroplevelsen af ​​online modedetailhandel.

Beskrivelse: "Model Clothing Segmentation Dataset" er kurateret til e-handels- og detailsektoren, og byder på en samling af internet-samlede billeder med en opløsning på 816 x 1224 pixels. Dette datasæt fokuserer på semantisk segmentering af billeder i høj opløsning, der viser modeller i forskellige outfits, som omfatter tøj til mænd, kvinder og børn, for nøjagtigt at afspejle ægte menneskelige silhuetter. Annoteringerne inkluderer detaljeret segmentering af det tøj, som modellerne bærer, såsom hatte, sko, toppe og underdele.

Beskrivelse: "Person And Clothes Semantic Segmentation Dataset" er designet til e-handels-, mode- og medie- og underholdningsindustrien og byder på en bred vifte af internetindsamlede billeder med opløsninger fra 92 x 153 til 3024 x 5381 pixels. Dette datasæt tilbyder detaljeret eksempel og semantisk segmentering af beklædningsgenstande og kropsdele, herunder nye kategorier som hatte, handsker og sko, der understøtter forskellige applikationer inden for online detailhandel og modeteknologi.

Beskrivelse: "Scarf Segmentation Dataset" er kurateret til beklædnings- og modeindustrien, og består af internet-samlede billeder med opløsninger fra 504 x 678 til 192 x 2880 pixels. Dette datasæt er dedikeret til kontursegmentering med fokus på højpræcisionsafgrænsning af tørklædeområder, der understøtter detaljerede analyser og designapplikationer inden for modeteknologi.