CloSe-D Dataset

This repository contains official implementation of 3DV'24 paper: CloSe: A 3D Clothing Segmentation Dataset and Model

本代码仓库包含2024年国际三维视觉会议（3DV'24）论文《CloSe：三维衣物分割数据集与模型》的官方实现

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• CloSe: A 3D Clothing Segmentation Dataset and Model

作者

• Dimitrije Antić
• Garvita Tiwari
• Batuhan Ozcomlekci
• Riccardo Marin
• Gerard Pons-Moll

发布会议

• 3DV 2024

数据集下载

• 下载步骤详见 docs/dataset.md

预训练模型

• 预训练模型可从 此链接 下载，位于 CloSeNet/ 文件夹。
• 下载后，模型应放置于 ./pretrained 文件夹。

数据集使用

• 推理: 使用命令 python demo.py --render 进行推理，结果将保存于 ./out 文件夹。
• 训练: 使用命令 python train_closenet.py cfg/closenet.yaml 进行模型训练。

引用信息

bibtex @inproceedings{antic2024close, title = {{CloSe}: A {3D} Clothing Segmentation Dataset and Model}, author = {Antić, Dimitrije and Tiwari, Garvita and Ozcomlekci, Batuhan and Marin, Riccardo and Pons-Moll, Gerard}, booktitle = {International Conference on 3D Vision (3DV)}, month = {March}, year = {2024}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CloSe-D数据集的构建依托于先进的3D扫描技术，研究人员通过高精度设备捕捉了多样化的服装样本，确保数据的三维几何信息与纹理细节的完整性。数据集的构建过程中，采用了严格的标注流程，每一件服装均经过专业人员的细致分割与分类，以确保数据的准确性与一致性。此外，数据集还涵盖了不同体型与姿态下的服装样本，进一步增强了其多样性与实用性。

特点

CloSe-D数据集以其高精度的3D服装分割标注而著称，涵盖了丰富的服装类别与多样化的体型姿态组合。数据集不仅提供了详细的几何信息与纹理数据，还包含了多视角的扫描结果，为研究者提供了全面的分析基础。其独特的标注体系使得该数据集在服装分割、虚拟试衣等领域具有广泛的应用潜力。此外，数据集的开放性与易用性也为相关研究提供了便利。

使用方法

使用CloSe-D数据集时，用户需首先通过GitHub页面提供的指令下载数据集，并按照文档中的步骤配置运行环境。数据集支持多种深度学习框架，用户可通过提供的预训练模型进行推理或训练。推理过程中，用户可使用`demo.py`脚本对示例扫描数据进行处理，结果将自动保存至指定文件夹。对于训练任务，用户可通过修改配置文件`closenet.yaml`来调整训练参数，并运行`train_closenet.py`脚本启动训练过程。

背景与挑战

背景概述

CloSe-D数据集由Dimitrije Antić、Garvita Tiwari等研究人员于2024年提出，旨在解决三维服装分割领域的核心问题。该数据集作为国际三维视觉会议（3DV）的重要组成部分，由马克斯·普朗克信息学研究所等机构联合开发。CloSe-D不仅提供了高质量的三维服装数据，还引入了CloSe-Net模型，为服装分割任务提供了新的解决方案。该数据集的发布显著推动了三维服装建模与虚拟试衣技术的发展，为相关领域的研究者提供了宝贵的资源。

当前挑战

CloSe-D数据集在解决三维服装分割问题时面临多重挑战。首先，三维服装数据的获取与标注成本高昂，且需要高精度的扫描设备与复杂的后处理流程。其次，服装的多样性与复杂性使得分割任务极具挑战性，尤其是对于重叠、褶皱等细节的处理。在数据集构建过程中，研究人员还需克服数据一致性与标注准确性的问题，以确保数据的高质量与可靠性。此外，如何将CloSe-Net模型高效地应用于实际场景，也是当前研究的重要挑战之一。

常用场景

经典使用场景

CloSe-D数据集在三维服装分割领域具有广泛的应用，特别是在虚拟试衣、动画制作和虚拟现实等场景中。通过提供高精度的三维服装数据，该数据集能够帮助研究人员和开发者更准确地识别和分割服装的不同部分，从而提升虚拟试衣系统的用户体验和动画制作的真实感。

衍生相关工作

CloSe-D数据集衍生了一系列经典工作，如基于该数据集的三维服装分割模型CloSe-Net，以及用于交互式服装分割的工具CloSe-T。这些工作不仅进一步推动了三维服装分割技术的发展，还为相关领域的研究提供了新的思路和方法，促进了虚拟试衣、动画制作等应用的创新。

数据集最近研究

最新研究方向

在三维视觉与虚拟人交互领域，CloSe-D数据集作为一项创新的三维服装分割数据集，正引领着服装解析与虚拟试衣技术的前沿研究。该数据集不仅提供了高精度的三维服装数据，还结合了CloSe-Net模型，实现了对复杂服装结构的精确分割与重建。近年来，随着虚拟现实与增强现实技术的快速发展，CloSe-D数据集在虚拟试衣、个性化服装设计以及智能服装推荐等应用中展现出巨大潜力。其研究成果在2024年国际三维视觉会议（3DV）上发布，进一步推动了三维服装解析技术的标准化与普及。CloSe-D数据集的发布，不仅为学术界提供了宝贵的研究资源，也为工业界带来了新的技术突破，标志着三维服装解析技术迈向了一个新的里程碑。