nickpai/coco2017-colorization|图像着色数据集|COCO数据集

该数据集是从COCO 2017数据集衍生而来，专门用于图像着色任务。它包含训练和验证两个部分，分别有112268和5000个样本。数据集中的图像包含多种信息，如许可证、文件名、图像大小、捕获日期等，以及图像ID和描述。此外，数据集还提供了不同的分支，包括原始描述、随机提示和自定义描述，以适应不同的使用场景。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 名称: COCO2017-Colorization
• 任务: 图像着色
• 语言: 英语
• 标签: coco, image-captioning, colorization
• 大小类别: 100K<n<1M

数据集特征

• license: int64
• file_name: string
• coco_url: string
• height: int64
• width: int64
• date_captured: string
• flickr_url: string
• image_id: int64
• ids: sequence: int64
• captions: sequence: string

数据集分割

• 训练集:
  • 样本数: 112268
  • 数据大小: 60768398.02132102 字节
• 验证集:
  • 样本数: 5000
  • 数据大小: 2684731 字节

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件路径:
  • 训练集: data/train-*
  • 验证集: data/validation-*

数据集下载与加载

• 下载大小: 28718001 字节
• 数据集总大小: 63453129.02132102 字节
• 加载方式: 使用Hugging Face的datasets库进行加载

数据集使用分支

• main: 提供原始标题句子
• caption-free: 提供随机提示，如“给这张图像添加颜色”
• custom-caption: 提供由CLIP Interrogator生成的标题，并经过过滤处理

数据集过滤标准

• 灰度图像: 移除
• 相同颜色直方图: 移除
• 低颜色方差: 移除

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集是在COCO 2017数据集的基础上，专门针对图像着色任务进行构建的。通过对原始COCO 2017数据集中的图像进行筛选，去除了灰度图像、颜色直方图一致以及颜色方差低的图像，确保了数据集的质量和适用性。

特点

COCO 2017-Colorization数据集包含了112268张训练图像和5000张验证图像，具备丰富的图像资源和多样化的场景。数据集支持多种任务分支，包括提供原始描述的主分支、不包含描述的caption-free分支以及使用CLIP Interrogator模型生成描述的custom-caption分支。

使用方法

用户可以通过Hugging Face的datasets库加载本数据集，根据不同的任务需求选择不同的分支。下载和解压图像数据后，可以直接通过命令行或Python代码加载训练和验证数据集，使用方便且灵活。

背景与挑战

背景概述

COCO 2017数据集是计算机视觉领域内广泛使用的一组大规模对象检测、分割和图像描述数据集，其由微软研究院创建于2017年，旨在促进场景理解与图像描述的研究。nickpai/coco2017-colorization数据集则是在COCO 2017的基础上，专门针对图像着色任务进行改编的衍生数据集。该数据集保留了原始COCO数据集中的图像及相应的描述，并针对图像着色进行了特别的预处理，以满足相关研究的需要。此数据集的创建，不仅丰富了图像着色领域的研究资源，也为算法模型的训练与评估提供了标准化的平台。

当前挑战

在图像着色任务上，该数据集面临的挑战主要涉及两个方面：一是数据集构建过程中，如何有效地筛选出适合着色处理的图像，例如去除灰度图、具有相同颜色直方图或低颜色变异的图像，以确保数据质量；二是着色任务本身的挑战，包括如何还原图像的真实色彩，以及如何处理不同场景、光照条件下的着色问题，这对于提升着色算法的泛化能力和实际应用价值至关重要。

常用场景

经典使用场景

在图像处理与计算机视觉领域， nickpai/coco2017-colorization 数据集被广泛用于图像着色任务。其经典使用场景在于，研究者可以利用该数据集训练深度学习模型，以便能够将灰度图像转换为其原始色彩版本，从而恢复图像的视觉丰富性。

衍生相关工作

基于 nickpai/coco2017-colorization 数据集，研究者们衍生出了众多相关工作，如开发新的着色算法、实现自动化图像修复系统，以及探索图像着色在艺术创作中的应用，这些研究进一步扩展了该数据集的应用范围和影响力。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，图像着色技术逐渐成为研究热点。基于 nickpai/coco2017-colorization 数据集，研究者们正致力于探索更深层次的图像着色算法，以恢复图像的原始色彩。该数据集不仅提供了丰富的图像及对应的灰度图，还包含了丰富的图像描述信息，使得研究可以从多模态学习的角度出发，提升着色效果的真实感和自然度。当前研究方向的进展对于图像处理、艺术创作等领域具有重大影响，特别是在图像修复和历史档案的数字化着色方面展现出广阔的应用前景。