几种常见的Matting数据集
本文整理了多种Matting数据集,包括alphamatting、PPM-100、Matting_Human_Half、RealWorldPortrait-636、PhotoMatte85、DVM、AIM-500等。所有数据集已经打包放在百度云盘,大家可以自由下载。
数据集列表
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alphamatting
2009年的一片CVPR提出的数据集,数据量较少,可作为一个toy dataset玩玩。 -
PPM-100
PPM是一种具有以下特征的人像抠图数据集:- 精细注释:所有图像都经过仔细标记和检查
- 自然背景:所有图像都使用原始背景,无需替换
- 丰富多样性:图像涵盖全身/半身和各种姿势
- 高分辨率:图像的分辨率在1080p到4k之间
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Matting_Human_Half
该数据集是人体半身图像,包含34427对图像-matting图,是目前已知最大的人像Matting数据集。 -
RealWorldPortrait-636
Mask Guided Matting via Progressive Refinement Network (CVPR 2021)中提出的一个数据集,包含636张人像及其对应的标注(alpha, detail map, segmask)。 -
PhotoMatte85
这个数据集只有85张高质量的原图及蒙版,可用于测试,另外还有13K的训练集,作者没有公开。 -
DVM
包含了高质量的视频前景和背景,可通过视频抽帧的方式得到图片数据集,具体参考:https://github.com/nowsyn/DVM。 -
AIM-500
该数据集包含500个不同类型的自然图像及其对应标注的alpha图。 -
Matting (hair&faces)-demo
20张包含人体上半部分的数据集,是一个Demo数据集,原始大小的数据为商用。
下载方式
所有数据集已经打包放在百度云盘,大家可以自由下载。提取码为5apj。
注意事项
请注意,这些数据集是由计算机模拟的颜色,不同设备上显示也有所区别,实际生产中请参阅最新出版的实物色卡确认。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0134
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00