bcmi/Image-Harmonization-Dataset-iHarmony4

해결하는 문제

이 프로젝트는 이미지 조화를 위해 특별히 설계된 최초의 대규모 데이터셋인 iHarmony4를 제공합니다. 이미지 조화란 합성 이미지 내의 전경 객체의 외관을 배경 영역과 일관되게 자연스럽게 조정하는 과정으로, 고품질 학습 데이터를 수작업으로 생성하는 데 소요되는 시간과 전문 기술이 너무 많이 요구되는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Microsoft COCO 및 MIT-Adobe FiveK와 같은 기존 데이터셋에서 다양한 색상 전이 기법(비상관 및 RGB 색 공간에서의 전역 색상 전이, 누적 히스토그램 매핑, IDT 재그레인 색상 전이 등)을 사용하여 합성된 실감 나는 합성 이미지를 생성한 후, 합성 이미지, 전경 마스크, 그리고 해당 실제 이미지를 포함하는 네 가지 하위 데이터셋(HCOCO, HAdobe5k, HFlickr, Hday2night)을 공개합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 주로 컴퓨터 비전 및 이미지 편집 분야에서 연구 및 개발을 수행하는 연구자와 개발자에게 적합합니다. 특히 이미지 조합, 객체 삽입, 이미지 조화 모델 개발에 종사하는 분들에게 유용합니다.

주요 특징

• 대규모 데이터: COCO, Adobe FiveK, Flickr, 낮에서 밤으로의 전환 등 다양한 출처의 4개의 하위 데이터셋에 걸쳐 65,000개 이상의 학습 이미지를 포함합니다.
• 다양한 출처: COCO, Adobe FiveK, Flickr, 낮에서 밤으로의 전환 데이터를 통합했습니다.
• 통합 도구 제공: 깊이 있는 이미지 조화 모델인 DoveNet의 PyTorch 구현과 사전 학습된 가중치를 제공합니다.
• 기준 모델 비교: DIH, S2AM, SSH 등의 여러 기준 모델에 대한 코드와 구현 세부 사항을 포함하여 공정한 벤치마킹을 가능하게 합니다.