Высококачественные наборы данных компьютерного зрения для передовой разработки ИИ
Наборы данных изображений и видео, разработанные для конкретных случаев использования в здравоохранении, электронной коммерции, робототехнике, автономном вождении и т. д.
Языковые и текстовые наборы данных
Эти наборы данных содержат многоязычные тексты и образцы рукописного текста на таких языках, как арабский, китайский, английский, японский и др. Они в первую очередь предназначены для обработки естественного языка, распознавания текста и многоязычных приложений, поддерживая такие задачи, как OCR (оптическое распознавание символов), классификация текста и модели перевода.
Наборы данных документов и финансов
Эти наборы данных фокусируются на финансовых документах, включая банковские выписки, платежные ведомости и списки продуктов электронной коммерции, которые обычно используются для приложений Document AI. Они помогают обучать модели для анализа документов, извлечения информации, автоматизированного бухгалтерского учета и финансового анализа.
Наборы данных для сегментации и распознавания частей лица и тела
Эти наборы данных фокусируются на финансовых документах, включая банковские выписки, платежные ведомости и списки продуктов электронной коммерции, которые обычно используются для приложений Document AI. Они помогают обучать модели для анализа документов, извлечения информации, автоматизированного бухгалтерского учета и финансового анализа.
Наборы данных сегментации людей и животных
Эта категория содержит наборы данных сегментации для людей и животных, фокусируясь на частях тела, аксессуарах и многообъектных сценах. Она позволяет обучаться обнаружению людей и животных, анализу поведения и приложениям сегментации, поддерживая такие области, как робототехника, анимация и дополненная реальность.
Наборы данных по одежде и моде
Наборы данных об одежде и моде предоставляют данные о сегментации, классификации и ключевых точках, характерные для предметов одежды. Эти наборы данных поддерживают механизмы рекомендаций по моде, виртуальные примерки и управление розничными запасами, анализируя различные аспекты одежды, такие как типы, модели и аксессуары.
Наборы данных о жестах, позах и действиях
Эти наборы данных включают данные, связанные с жестами и позой, для распознавания человеческой активности. Они фокусируются на ключевых точках скелета, жестах рук и позе человека, поддерживая такие приложения, как AR/VR, распознавание жестов, игры и взаимодействие человека с компьютером.
Наборы данных сегментации среды и сцены
Наборы данных сегментации среды и сцены охватывают различные сцены, как в помещении, так и на открытом воздухе, включая трафик, дороги и объекты в городских и сельских условиях. Они помогают в обучении автономного вождения, интеллектуального городского наблюдения и навигационных приложений, предоставляя данные понимания сцены и семантической сегментации.
Конкретные наборы данных сегментации объектов и контуров
Эти наборы данных обеспечивают детальную сегментацию конкретных объектов и контуров, таких как еда, здания и машины. Они полезны для обучения моделей распознаванию и сегментации определенных форм, объектов и границ, поддерживая варианты использования в робототехнике, контроле качества и автоматизированных проверках.
Наборы данных по машинам и отраслям
Наборы данных в этой категории сосредоточены на промышленных приложениях, включая изображения деталей машин, поврежденного оборудования и штрихкодов. Эти наборы данных помогают в обеспечении качества, автоматизированном осмотре машин, обнаружении дефектов и мониторинге промышленных процессов, идеально подходят для автоматизации производства и склада.
Дистанционное зондирование и аэрофотосъёмка
Эти наборы данных предлагают аэрофотоснимки и спутниковые снимки, используемые в дистанционном зондировании, содержащие данные об изменениях земель, следах застройки и других географических объектах. Они полезны для городского планирования, сельского хозяйства, мониторинга окружающей среды и оборонных приложений.
Наборы данных о погоде и условиях освещения
Эти наборы данных захватывают изображения и видео в разных погодных и световых условиях, например, в солнечную, облачную и дождливую погоду. В основном используемые в компьютерном зрении, они обучают модели точно работать в различных условиях окружающей среды, поддерживая автономное вождение, погодоустойчивое наблюдение и навигацию на открытом воздухе.
