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BRIA-RMBG-2.0 训练数据集|图像识别数据集|内容安全数据集
收藏github2024-11-14 更新2024-11-28 收录
下载链接：
https://github.com/ai-anchorite/BRIA-RMBG-2.0
下载链接
链接失效反馈资源简介：
BRIA-RMBG-2.0 模型训练数据集包含超过15,000张高质量、高分辨率、手动标注（像素级精度）、完全授权的图像。数据集涵盖了多种类别，包括物体、人物、动物和文本，适用于商业用途，特别是在内容安全、合法授权数据集和偏见缓解方面。
创建时间：
2024-11-13
原始信息汇总
BRIA Background Removal v2.0 数据集概述
模型详情
- 开发者: BRIA AI
- 模型类型: 背景移除
- 许可证:
- 非商业用途：Creative Commons 许可证
- 商业用途：需与 BRIA 签订商业协议
- 模型描述: 专为高质量图像背景移除设计的二分图像分割模型，训练数据集为专业级。
训练数据
- 数据量: 超过 15,000 张高分辨率、手动标注的高质量图像
- 数据分布:
- 类别分布:
- 仅物体: 45.11%
- 人物与物体/动物: 25.24%
- 仅人物: 17.35%
- 人物/物体/动物与文字: 8.52%
- 仅文字: 2.52%
- 仅动物: 1.89%
- 图像类型分布:
- 写实图像: 87.70%
- 非写实图像: 12.30%
- 背景类型分布:
- 非固体背景: 52.05%
- 固体背景: 47.95%
- 前景物体分布:
- 单一主要前景物体: 51.42%
- 多个前景物体: 48.58%
- 类别分布:
数据集下载
- 下载链接: RMBG Benchmark Dataset
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BRIA-RMBG-2.0训练数据集的构建基于超过15,000张高质量、高分辨率的手动标注图像，这些图像经过像素级精确标注，并具有完全的版权许可。数据集涵盖了多种类别，包括仅包含物体的图像、人与物体或动物的组合、仅包含人物的图像、包含人物、物体或动物及文字的图像、仅包含文字的图像以及仅包含动物的图像。此外，数据集还区分了写实与非写实图像，以及单个主要前景物体与多个前景物体的场景。这种多样性和平衡性确保了模型在处理不同背景和前景组合时的广泛适用性。
特点
BRIA-RMBG-2.0数据集的显著特点在于其广泛的内容覆盖和高质量的标注。数据集不仅包含了多种类别的图像，还特别关注了性别、种族和残疾人士的平衡分布，确保模型在处理多样化的图像时能够保持高精度和低偏差。此外，数据集的写实与非写实图像分布以及前景物体的多样性，使得模型在实际应用中能够处理各种复杂的背景移除任务。
使用方法
使用BRIA-RMBG-2.0数据集进行背景移除任务时，首先需要加载预训练模型，并配置必要的依赖库如torch、torchvision等。随后，通过图像预处理步骤将输入图像调整为模型所需的大小和格式。最后，利用模型进行预测并生成移除背景后的图像。数据集的下载链接可在Google Drive上获取，用户可根据需要下载并应用于自己的研究和商业项目中。
背景与挑战
背景概述
BRIA-RMBG-2.0训练数据集是由BRIA AI开发的高级背景移除模型RMBG v2.0的核心组成部分。该数据集于近期创建，旨在解决从复杂图像中精确分离前景与背景的挑战。BRIA AI作为主要研究机构，致力于通过高质量、高分辨率的手动标注图像来提升模型的准确性和效率。该数据集不仅涵盖了广泛的应用场景，如电子商务、游戏和广告，还特别关注了性别、种族和残疾人群的平衡分布，确保模型的公平性和广泛适用性。BRIA-RMBG-2.0的推出，标志着背景移除技术在商业应用中的新高度，尤其在内容安全、法律许可数据集和偏见缓解方面具有显著优势。
当前挑战
BRIA-RMBG-2.0训练数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集的创建需要处理超过15,000张高分辨率图像，这些图像需经过手动标注以确保像素级精度，这一过程既耗时又复杂。其次，数据集需平衡不同类别图像的分布，包括对象、人物、动物和文本等，以确保模型在各种场景下的通用性和鲁棒性。此外，数据集还需处理非实体背景和多对象前景等复杂情况，这对模型的边缘检测和细节保留能力提出了高要求。最后，数据集的构建还需考虑法律许可和伦理问题，确保所有图像的合法性和道德性，这增加了数据集管理的复杂性。
常用场景
经典使用场景
BRIA-RMBG-2.0 训练数据集的经典使用场景主要集中在图像处理领域，特别是在背景去除任务中。该数据集被广泛应用于商业内容创作、电子商务、游戏和广告等场景，旨在高效且准确地分离前景与背景。其高分辨率和高品质的图像数据，使得模型在处理复杂场景时仍能保持边缘细节的清晰度，从而为大规模企业内容生成提供了强有力的支持。
衍生相关工作
BRIA-RMBG-2.0 训练数据集的发布，催生了一系列相关研究和工作。首先，基于该数据集的模型在多个图像处理竞赛中取得了优异成绩，推动了背景去除技术的进步。其次，研究者们利用该数据集进行了一系列扩展研究，如多模态图像分割和实时背景去除。此外，该数据集还激发了新的算法设计，特别是在处理非固态背景和高分辨率图像方面的创新。
数据集最近研究
最新研究方向
在图像处理领域，BRIA-RMBG-2.0 训练数据集的最新研究方向主要集中在背景移除技术的精度和效率提升上。该数据集通过包含多种类别的高质量图像，如电子商务、游戏和广告内容，为模型训练提供了丰富的数据支持。前沿研究致力于优化模型在复杂场景中的表现，特别是在处理非固体背景和多对象前景时，确保边缘细节的精确保留。此外，研究还关注于通过引入更多样化的数据集来减少模型偏见，从而提升其在实际应用中的可靠性和适用性。这些研究不仅推动了背景移除技术的发展，也为企业级内容创作提供了更强大的工具，特别是在内容安全性和法律合规性方面具有重要意义。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Global Flood Database (GFD)
全球洪水数据库（GFD）是一个包含全球范围内洪水事件记录的数据集。该数据集提供了详细的洪水事件信息，包括洪水发生的时间、地点、影响范围、受灾人口和财产损失等。数据集的目的是为了支持洪水风险评估、灾害管理和气候变化研究。
global-flood-database.cloudtostreet.info 收录
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NIST Thermochemical Database（NIST热化学数据库）是一个包含大量热化学数据的数据集，涵盖了各种化学物质的热力学性质，如焓、熵、自由能等。该数据库由美国国家标准与技术研究院（NIST）维护，旨在为科学研究和工业应用提供准确的热化学数据。
webbook.nist.gov 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
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