fr

Please fill in your name

Mobile phone format error

Veuillez entrer le téléphone

Veuillez entrer le nom de votre entreprise

Veuillez entrer votre e-mail professionnel

Veuillez entrer l'exigence de données

Successful submission! Thank you for your support.

Format error, Please fill in again

Confirm

L'exigence de données ne peut pas faire moins de 5 mots et ne peut pas être constituée uniquement de chiffres

Jeux de données de vision par ordinateur

Améliorez instantanément les performances de votre modèle IA avec des Jeux de données prêts à l’emploi de haute qualité.

Type de tâche

Tout
36
Âge
1
Détection d’événements
2
Expression
3
Anti-spoofing faciale
4
Détection faciale
1
Reconnaissance faciale
16
Points clés du visage
2
Classification des déchets
1
Reconnaissance des gestes
2
Attributs du corps humain
1
Détection du corps humain
2
Points clés du corps humain
1
Segmentation du corps humain
3
Posture humaine
4
Traitement d’image
2
Visage infrarouge
1
Détection et classification d’objets
2
Visage occulté
1
Autres
13
Ré-identification des personnes
1
Reconnaissance d’animaux de compagnie
2
Compréhension de scène
1
Défauts de la peau
2
Données non annotées
3
Visage 3D
1

Modalités

Tout
36
Image
33
Vidéo
17

2 255 images de segmentation sémantique du corps humain – 451 personnes de diverses origines ethniques

2 255 images annotées pour la segmentation sémantique du corps humain de 451 individus représentant une diversité ethnique, couvrant une variété de mouvements, âges variés, de profils démographiques et de environnements de collecte hétérogènes. Les annotations de haute précision portent sur le détourage des écouteurs, du corps humain, de l’arrière-plan et des lunettes. Ce jeu de données est idéalement structuré aux tâches de segmentation corporelle et à la détection comportementale en visioconférence.
Segmentation du corps humain postures variées âges différents origines ethniques diverses environnements de collecte variés scènes multiples

Ensemble de données de synthèse haute fidélité de scènes 3D_Habitacle

Ensemble de données de synthèse haute fidélité de scènes 3D_Habitacle, la modélisation de scène 3D, les données de sortie de capteur synthétisées très similaires au monde réel, y compris les images de caméra, les séquences vidéo, les nuages de points, etc., peuvent fournir du contenu d'annotation, y compris, mais sans s'y limiter, les paramètres de caméra, la catégorie cible/la détection/la segmentation, les méta-informations sur le temps/l'éclairage/la météo, la position et la direction de la tête/des yeux/des bras/des jambes, et d'autres poses humaines. Cet ensemble de données peut être utilisé pour la modélisation environnementale et la synthèse de données pour la conduite autonome, la robotique, etc.
Données synthétiques 3D Ensemble de données synthétiques de surveillance du conducteur Données synthétiques de conduite autonome Ensemble de données de simulation haute fidélité Données de nuages de points synthétiques Ensemble de données de simulation de caméra Ensemble de données synthétiques de pose humaine Ensemble de données lidar synthétiques Modélisation d'environnement 3D Données synthétiques robotiques Ensemble de données DMS

Données de détection de vivacité 3D provenant de 312 sujets

Données concernant 312 personnes pour la reconnaissance faciale 3D (détection de visage vivant et anti-usurpation). Les scènes de collecte incluent des environnements intérieurs et extérieurs. Le jeu de données comprend des hommes et des femmes ; la répartition par âge s'étend des jeunes aux personnes âgées, avec une prédominance de jeunes adultes et de personnes d'âge moyen. Les appareils utilisés incluent l'iPhone X et l'iPhone XR. La diversité des données englobe diverses expressions, postures du visage, échantillons pour la détection anti-usurpation, ainsi que des conditions d'éclairage et des environnements variés. Ces données peuvent être utilisées pour des tâches telles que la reconnaissance faciale 3D, la détection de visage vivant en 3D et la lutte contre l'usurpation d'identité faciale.
Détection de vivacité 3D Expressions multiples Positions du visage variées Exemples adverses Conditions d'éclairage variées Scénarios variés

Données de 895 vidéos de flamme

Données de 895 vidéos de flamme, la durée totale de la vidéo est de 27:06:48.58. Les données utilisent différentes caméras pour capturer des vidéos des flammes. Le temps de prise de vue comprend le jour et la nuit. Données de 895 vidéos de flamme peuvent être utilisées pour des tâches telles que la détection d'incendie.
Feu scènes multiples reconnaissance du feu détection d'incendie

Données faciales à poses multiples pour 3 919 personnes

Données faciales à poses multiples pour 3 919 personnes : 24 photos et 9 vidéos chacune. Environnement d'enregistrement : Intérieur/Extérieur. Utilisable pour la reconnaissance faciale.
Multi-races conditions des lumières multiples multi-poses scènes multiples reconnaissance faciale

Données faciales multiraciales pour 88 880 personnes, plusieurs images par personne

Données faciales pour 88 880 personnes de différentes ethnies, min. 5 images par personne. Ethnies : Asiatiques, Noirs, Blancs, Bruns. Âge : nourrissons aux personnes âgées (accent sur les jeunes/adultes d'âge moyen). Environnement d'enregistrement : Intérieur/Extérieur. Diversité : groupes d'âge, scènes, poses faciales, expressions. Utilisable pour la reconnaissance faciale. Conforme à la protection des données (RGPD, CCPA, PIPL).
Multiethnique multiposture visage

Données d'images de visages multiraciaux et multiposes de 23 110 personnes

Multi-race,Multiple light conditions,Multi-pose, Multi scenes, Face Recognition
Multi-races conditions des lumières multiples multi-poses scènes multiples reconnaissance faciale

4 484 participants – reconnaissance faciale infrarouge multi-ethnique

Ce corpus comprend des données captées en intérieur et en extérieur auprès de 4 484 individus de différentes origines (asiatique, noire, blanche, brune), couvrant des tranches d’âge variées, avec prédominance d’adultes jeunes.L’équipement utilisé est le modèle DV-DH4,044S305AD. Les images présentent une diversité importante en termes de poses, d’éclairage et de contextes. Les données sont strictement conformes aux exigences de confidentialité fixées par le GDPR, le CCPA et le PIPL, et sont conçues pour les recherches en reconnaissance faciale infrarouge.
Multiethnique visage infrarouge caméra binoculaire périodes d’âge multiples postures faciales multiples scènes multiples

Données de visages multi-vues en contexte de réunion – 2 241 participants

Ce corpus documente les expressions faciales et postures de 2 241 participants, principalement jeunes adultes, issus de divers groupes ethniques (Asiatique du Sud-Est, européens, africains, moyen-orientaux), filmés dans des environnements de travail en intérieur tels que des salles de réunion, cafés, bibliothèques ou chambres. Chaque personne a été enregistrée au travers de 23 vidéos illustrant des postures variées (bouche ouverte, rotation de la tête, yeux fermés, contact main-oreille, etc.) et de 4 images fixant des variantes telles que le port d’un masque ou de lunettes de soleil.
données faciales multi-postures ensemble de données faciales scène de réunion collecte de données faciales
loading

loading

Personnalisez vos données dès maintenant

Pourquoi choisir des jeux de données prêts à l'emploi

  • Droits d'auteur

    Droits d'auteur

    Droits d’auteur clairs vérifiables à tout moment
  • Sécurité

    Sécurité

    Correctement autorisés Sécurisés à l’usage
  • Professionnel

    Professionnel

    Conçus et produits par des experts en données d’IA
  • Diversité

    Diversité

    Collectés à partir de diverses scènes réelles
  • Rentabilité

    Rentabilité

    Plus rentable Que les données personnalisées
  • Efficacité

    Efficacité

    Prêt à l'emploi, livré en quelques secondes
8e537b73-7648-4cce-8a66-ad31e90cba00