bcmi/Image-Harmonization-Dataset-iHarmony4

何を解決するか

このプロジェクトは、画像調和用に特別に設計された、初めての大規模データセットである iHarmony4 を提供します。画像調和とは、合成画像内の前面オブジェクトの外観を調整し、背景領域と一貫性があり自然に見えるようにすることです。これにより、高品質な学習データを手作業で作成するのにかかる時間とスキルのコストを大幅に削減します。

仕組み

プロジェクトは、合成された合成画像、前面マスク、およびそれに対応する実画像を含む4つのサブデータセット（HCOCO、HAdobe5k、HFlickr、Hday2night）のリリースを行います。これらのデータは、Microsoft COCO や MIT-Adobe FiveK などの既存データセットから、さまざまな色移動手法（非相関色空間およびRGB色空間でのグローバル色移動、累積ヒストグラムマッピング、IDT再グレイン色移動など）を用いて合成されています。

対象ユーザー

主にコンピュータビジョンおよび画像編集に取り組む研究者や開発者向けです。特に、画像合成、オブジェクト挿入、画像調和のモデル開発に従事している方々に適しています。

特徴

• 大規模なデータ: COCO、Adobe FiveK、Flickr、昼から夜への変化など、4つの多様なサブデータセットにまたがる65,000枚以上の学習画像を含みます。
• 多様なデータソース: COCO、Adobe FiveK、Flickr、昼から夜への変化のデータを統合しています。
• 統合されたツールキット: DoveNet と呼ばれる深層画像調和モデルの PyTorch 実装と、事前学習済み重みを提供しています。
• ベースライン比較: DIH、S2AM、SSH などの複数のベースラインモデルのコードと実装詳細を含み、公平なベンチマークを可能にしています。