Hayvan Sınıflandırması Veri Kümesi
Bugün kaçırdığınız Eklenti Resim ve Video veri kataloğu!
Kullanım Örneği: Hayvan Sınıflandırması
Biçim: Görüntü
Sayı: 300 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: İnternet üzerinden derlenen hayvan fotoğrafları; iç mekan, dış mekan, doğa, bahçe gibi çeşitli ortamlardan alınmıştır.
Kullanım Örneği: Kedi ve Köpek Vücut Segmentasyonu Ek Veri Seti
Biçim: Görüntü
Sayı: 7 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Kedi ve Köpek Vücut Segmentasyonu Ek Veri Seti", görsel eğlence sektörü için özel olarak tasarlanmış olup, 440 x 440 pikselin üzerinde çözünürlüğe sahip çeşitli internetten toplanmış görsellerden oluşmaktadır. Bu veri seti, özellikle çeşitli cins kedi ve köpeklerin dış hatlarını belirlemeye odaklanarak, hassas evcil hayvan temsilleri gerektiren uygulamalar için ayrıntılı veriler sağlamaktadır.
Kullanım Örneği: Kedi ve Köpek Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 70 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Kedi ve Köpek Segmentasyon Veri Seti", medya, eğlence ve turizm sektörleri için tasarlanmış olup, 367 x 288 ile 3456 x 4608 piksel arasında değişen çözünürlüklerde internetten toplanmış geniş bir görsel koleksiyonu içermektedir. Bu veri seti, kontur segmentasyonuna odaklanmakta ve insan, kedi, köpek gibi çeşitli nesnelerin yanı sıra duvarlar, masalar, çimenler ve su yüzeyleri gibi çevresel unsurları da kapsamaktadır.
Kullanım Örneği: İnsan ve Çoklu Nesne Panoptik Bölümleme
Biçim: Görüntü
Sayı: 8 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "İnsan ve Çoklu Nesne Panoptik Bölümleme Veri Seti", görsel eğlence uygulamaları için derlenmiş olup, 1280 x 700 pikseli aşan çözünürlüklere sahip, internetten toplanmış çok çeşitli görüntüler içermektedir. Bu kapsamlı veri seti, doğal manzaralar, insanlar, binalar ve hayvanlar da dahil olmak üzere günlük yaşamda bulunan çeşitli unsurları etiketlemek için hem örnek hem de anlamsal bölümlemeyi entegre ederek, çeşitli sahnelerin ve konuların panoptik bir görünümünü sunmaktadır.
Kullanım Örneği: İç Mekan Çoklu Kişi Panoptik Bölümleme Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 14 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "İç Mekan Çok Kişilik Panoptik Bölümleme Veri Seti", görsel eğlence sektörü için tasarlanmış olup, 1543 x 2048 pikseli aşan çözünürlükte internetten toplanmış iç mekan görüntülerinden oluşmaktadır. Bu veri seti, panoptik bölümlemeye odaklanarak, insanlar, mobilyalar, sofra takımları, yiyecekler ve diğer unsurlar da dahil olmak üzere iç mekan sahnelerindeki tanımlanabilir her unsuru yakalamakta ve ayrıntılı iç mekan sahne analizi ve oluşturulması için kapsamlı bir veri seti sağlamaktadır.
Kullanım Örneği: İç Mekan Çoklu Kişi ve Nesne Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 7,500
Açıklama: Evet
Açıklama: "İç Mekan Çoklu Kişi ve Nesne Segmentasyon Veri Seti", internet ve medya & eğlence sektörleri için tasarlanmış olup, iç mekan yaşam senaryolarında geçen dramatik görüntülerden oluşan bir koleksiyon sunmaktadır. Resim başına ortalama 5 ila 6 kişi içeren bu veri seti, Asya, Amerika ve İngiliz bağlamlarını kapsamaktadır. İnsan vücut bölgeleri, giyim ve aksesuarlar ile iç mekan nesneleri için ayrıntılı semantik segmentasyon görevlerini desteklemektedir.
Kullanım Örneği: Uzun Mesafeli Yaya Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 10 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Uzun Mesafeli Yaya Veri Seti", görsel eğlence sektörü için derlenmiş olup, 3840 x 2160 piksel yüksek çözünürlüğe sahip dış mekanlarda toplanmış görüntülerden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, uzun mesafeli yaya görüntülerine odaklanmıştır ve her hedef yaya, yaya hedefinin sınırına tam olarak uyan bir sınırlayıcı kutu ile hassas bir şekilde etiketlenmiştir; bu da görsel içerikte sahne kompozisyonu ve karakter yerleşimi için ayrıntılı veriler sağlar.
Kullanım Örneği: Çoklu Kişi ve Uzuv Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 7 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Çoklu Kişi ve Uzuvlar Segmentasyon Veri Seti", görsel eğlence sektörü için tasarlanmış olup, 2736 x 3648 pikseli aşan çözünürlükte internetten toplanmış görüntülerden oluşan bir koleksiyon içermektedir. Bu veri seti, çeşitli sahnelerde birden fazla kişiyi ve uzuvlarını etiketlemek için hem örneklem hem de anlamsal segmentasyon tekniklerini kullanmaktadır. Uzuvlar arasında gölgeler, elde tutulan nesneler, binek nesneler ve daha fazlası yer alarak, insanların çevreleriyle etkileşimlerine dair kapsamlı bir bakış açısı sunmaktadır.
Kullanım Örneği: Çoklu Evcil Hayvan Paspaslama Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 7 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Çoklu Evcil Hayvan Maskeleme Veri Seti", görsel eğlence ve finansal hizmetlerdeki uygulamalar için derlenmiş olup, 1920 x 1280 pikseli aşan çözünürlüklere sahip internetten toplanmış görüntülerden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, her görüntü içindeki birden fazla evcil hayvan örneğinin (özellikle kedi ve köpekler) hem kontur hem de anlamsal segmentasyonuna odaklanmaktadır. Her evcil hayvan örneği, kıl teli düzeyine kadar inceltilmiş maske tanecikleriyle ayrı bir maskeleme maskesiyle kaydedilir; bu da dijital içerikte gerçekçi evcil hayvan temsilleri ve etkileşimleri oluşturmak için ayrıntılı veriler sağlar.
Kullanım Durumu: Çoklu Senaryo, Çoklu Kişi Örneklem Bölümleme Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 10 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Çok Senaryolu, Çok Kişili Örnek Bölümleme Veri Seti", görsel eğlence, medya ve eğlence ile e-ticaret ve perakende sektörlerindeki çeşitli uygulamalar için tasarlanmıştır. 640 x 480 pikseli aşan çözünürlükte internetten toplanmış görüntülerden oluşmaktadır. Bu veri seti, bireylerin oturması, grupların birlikte oturması, insanların çeşitli nesneler tutması, şapka ve çanta gibi çeşitli kıyafetlerle etkileşimde bulunması ve farklı jestler yapması gibi farklı senaryoları içeren çeşitliliğiyle öne çıkar. Bu çeşitli bağlamlarda insan deneklerinin kapsamlı analizini kolaylaştırmak için örnek bölümleme ve sınırlayıcı kutu açıklamaları kullanır.
Kullanım Örneği: Yaşlı Kişi ve Çocuk Kontur Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 20.3 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Yaşlı Kişi ve Çocuk Kontur Segmentasyon Veri Seti", görsel eğlence sektörü için tasarlanmış olup, 867 x 867 ile 6000 x 4000 piksel arasında değişen çözünürlüklerde internetten toplanmış görsellerden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, yaşlı bireylerin ve çocukların dış hatlarını belirlemeye odaklanarak, yaşa özel içerik oluşturmayı ve karakter modellemeyi kolaylaştıran kontur segmentasyonunda uzmanlaşmıştır.
Kullanım Örneği: Açık Alanda Çok Kişili Panoptik Bölümleme Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 26 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Dış Mekan Çoklu Kişi Panoptik Bölümleme Veri Seti", görsel eğlence sektörü için özel olarak tasarlanmış olup, 1543 x 2048 ile 3072 x 2304 piksel arasında değişen çözünürlüklerde internetten toplanmış dış mekan görüntülerinden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, bireyler, binalar, araçlar ve bitkiler gibi ayırt edilebilir nesneleri ve birden fazla kişiyi kapsayan panoptik bölümlemeye odaklanmaktadır. Görüntülerdeki her tanımlanabilir örnek etiketlenmiştir ve dış mekan sahnelerinin kapsamlı bir görünümünü sunmaktadır.
Kullanım Örneği: İnsanlar ve Emniyet Kemeri Semantik Bölümleme Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 1.5 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "İnsan ve Emniyet Kemeri Semantik Bölümleme Veri Seti", özellikle endüstriyel uygulamalar için derlenmiş olup, 1920 x 1080 piksel çözünürlükte bir fabrika ortamında çekilen CCTV görüntülerinden oluşmaktadır. Bu veri seti, hem örnek hem de semantik bölümlemeye odaklanarak, insanlar ve taktıkları emniyet kemerleri için açıklamalar sunmakta ve güvenlik uyumluluğu izlemesini geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Kullanım Örneği: Bıyık Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 1,000
Açıklama: Evet
Açıklama: "Bıyık Segmentasyon Veri Seti", internetten toplanmış, çözünürlükleri 1080 x 1070 ile 1080 x 1350 piksel arasında değişen görüntülerden oluşan, güzellik ve medya & eğlence sektörlerine özel olarak tasarlanmış bir veri setidir. Bu veri seti, özellikle kalın sakal konturlarının segmentasyonuna odaklanarak, bakım, sanal stil ve karakter tasarımı ile ilgili uygulamalara yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Sitemizdeki deneyiminizi iyileştirmek için çerezler kullanıyoruz. Sitemizi kullanarak çerezlere onay vermiş olursunuz.
Aşağıdan çerez tercihlerinizi yönetin:
Temel çerezler temel işlevleri etkinleştirir ve web sitesinin düzgün çalışması için gereklidir.
Google Etiket Yöneticisi, kod değişikliğine gerek kalmadan web sitenizdeki pazarlama etiketlerinin yönetimini kolaylaştırır.
İstatistik çerezleri bilgileri anonim olarak toplar. Bu bilgiler ziyaretçilerin web sitemizi nasıl kullandığını anlamamıza yardımcı olur.
Google Analytics, bilinçli pazarlama kararları almak için web sitesi trafiğini izleyen ve analiz eden güçlü bir araçtır.
Hizmet URL'si: policies.google.com (yeni bir pencerede açılır)
Pazarlama çerezleri, web sitelerine gelen ziyaretçileri takip etmek için kullanılır. Amaç, bireysel kullanıcıya alakalı ve ilgi çekici reklamlar göstermektir.
Google Ads, işletmelerin Google arama sonuçlarında ve iş ortağı sitelerinde gösterilen hedefli reklamlar oluşturmasını sağlayan çevrimiçi bir reklam platformudur.
Hizmet URL'si: policies.google.com (yeni bir pencerede açılır)
HubSpot, işletme büyümesini kolaylaştıran hepsi bir arada bir pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri platformudur.
Hizmet URL'si: legal.hubspot.com (yeni bir pencerede açılır)
Çerez Politikamız ve Gizlilik Politikamızda daha fazla bilgi bulabilirsiniz.