GitHub - lemondan/HumanParsing-Dataset
This human parsing dataset includes the detailed pixel-wise annotations for fashion images, which is proposed in our TPAMI paper "Deep Human Parsing with Active Template Regression", and ICCV 2015 paper "Human Parsing with Contextualized Convolutional Neural Network". You can download the dataset from this link. http://pan.baidu.com/s/1qY8bToS passwd：kjgk We will mainly maintain a new LIP benchmar
DeepFashion Database
News 2022-06-01 We release the DeepFashion-MultiModal dataset with rich multi-modal annotations, including manually annotated human parsing labels, manually annotated human keypoints, manually annotated fine-grained labels and textual descriptions. 2020-05-04 Parsing mask annotations and dense pose annotations have been added to “In-shop Clothes Retrieval Benchmark”. Fine-grained attribute annotat
GitHub - shelhamer/fcn.berkeleyvision.org: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation by Jonathan Long*, Evan Shelhamer*, and Trevor Darrell. CVPR 2015 and PAMI 2016.
Note that this is a work in progress and the final, reference version is coming soon. Please ask Caffe and FCN usage questions on the caffe-users mailing list. Refer to these slides for a summary of the approach. These models are compatible with BVLC/caffe:master. Compatibility has held since master@8c66fa5 with the merge of PRs #3613 and #3570. The code and models here are available under the sam
Caffe+AlexNetでImageNet2012を学習してみた (1) - 斎藤侑輝のブログ
今回は下記の記事で導入したCaffeを用いて、ImageNetを学習してみる。 【メモ書き】Ubuntu 14.04 CUDA6.5 GTX970 Caffeインストール - 下丸子のコネクショニスト ImageNet（イメージネット）は大規模画像認識のコンペティションを毎年開催している組織で、 Stanford大のFei-Feiなどが監修している。 コンペの正式名称をLarge scale visual recognition challengeというのだが、 ここでは単にImageNetと呼ぶことにする。 トロント大のHintonらとともにAlexが提案し、 今ではDeep Convolutional Neural Networkのベースモデルとして扱われている通称AlexNetは、 2012年のImageNetにて発表されたものだ。 AlexNetはCaffeのZoo（様々なニューラ
大規模画像データセット - n_hidekeyの日記
最近は画像認識・検索で用いられるデータセットも大規模化が進んでいます。 いくつか代表的なものや最近見つけたものをまとめてみます。 （ここでの目安は、教師つきデータは10万枚以上、教師なしデータは100万枚以上のもの） ImageNet http://www.image-net.org/ 自然言語処理の分野で有名なWordNetのオントロジーに従って、各単語（今のところ名詞のみ）に対応する画像を収集したものです。Amazon Mechanical Turk を利用し、質の高いデータセットを構築するように工夫されています。日々データは蓄積・更新されており、2012年1月現在、約1400万枚の画像データ（2万2千カテゴリ）が集まっているようです。 アノテーションは基本的に1画像1カテゴリで、一部の画像には物体の位置を示すbounding boxもついています。カテゴリによっては十分な数の画像がな
Introducing the Open Images Dataset
Posted by Ivan Krasin and Tom Duerig, Software Engineers In the last few years, advances in machine learning have enabled Computer Vision to progress rapidly, allowing for systems that can automatically caption images to apps that can create natural language replies in response to shared photos. Much of this progress can be attributed to publicly available image datasets, such as ImageNet and COCO
Caffe | Fine-tuning for style recognition
Fine-tuning CaffeNet for Style Recognition on “Flickr Style” Data Fine-tuning takes an already learned model, adapts the architecture, and resumes training from the already learned model weights. Let’s fine-tune the BAIR-distributed CaffeNet model on a different dataset, Flickr Style, to predict image style instead of object category. Explanation The Flickr-sourced images of the Style dataset are
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