Dress Code Dataset：高分辨率多类别虚拟试衣数据集

Dress Code Dataset：高分辨率多类别虚拟试衣数据集

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dre/dress-code

项目介绍

Dress Code Dataset 是由意大利摩德纳大学（University of Modena and Reggio Emilia）的研究团队开发的高分辨率多类别虚拟试衣数据集。该数据集旨在为虚拟试衣技术提供高质量的图像数据支持，涵盖了服装、上衣和下装三大类别，共计超过50,000对高分辨率图像。数据集不仅包含服装和模特的图像对，还提供了关键点、骨骼、人体标签图和密集姿态等额外信息，为虚拟试衣技术的研究和应用提供了丰富的资源。

项目技术分析

数据集构成

• 图像对：数据集包含超过50,000对高分辨率（1024 x 768）的服装和模特图像。
• 类别：分为三大类别——服装、上衣和下装。
• 额外信息：
  • 关键点：使用OpenPose提取的18个关键点。
  • 骨骼：通过连接关键点生成的RGB图像。
  • 人体标签图：使用SCHP模型生成的人体分割掩码，包含18个类别。
  • 密集姿态：使用DensePose提取的密集标签和UV映射。

技术实现

• 关键点提取：采用OpenPose算法，提取人体18个关键点。
• 人体分割：使用SCHP模型，生成人体分割掩码。
• 密集姿态提取：使用DensePose算法，提取密集标签和UV映射。

项目及技术应用场景

虚拟试衣

Dress Code Dataset 为虚拟试衣技术提供了高质量的图像数据支持，适用于开发和优化虚拟试衣系统。通过该数据集，开发者可以训练和验证虚拟试衣算法，提升试衣效果的真实感和准确性。

时尚推荐系统

数据集中的人体标签图和密集姿态信息可以用于开发个性化的时尚推荐系统。通过分析用户的体型和姿态，系统可以推荐最适合用户的服装款式和搭配。

人体姿态估计

数据集中的关键点和骨骼信息可以用于人体姿态估计的研究和应用。开发者可以利用这些信息训练和优化人体姿态估计模型，应用于动作捕捉、虚拟现实等领域。

项目特点

高分辨率

数据集中的图像分辨率达到1024 x 768，远高于常见的虚拟试衣数据集，能够提供更清晰、更真实的试衣效果。

多类别

数据集涵盖了服装、上衣和下装三大类别，适用于不同类型的虚拟试衣应用。

丰富的额外信息

除了服装和模特的图像对，数据集还提供了关键点、骨骼、人体标签图和密集姿态等额外信息，为虚拟试衣技术的研究和应用提供了丰富的资源。

开源友好

尽管代码未公开，但项目提供了空白的Pytorch项目用于加载数据，方便开发者进行二次开发和研究。

结语

Dress Code Dataset 是一个极具价值的高分辨率多类别虚拟试衣数据集，为虚拟试衣技术的研究和应用提供了丰富的资源。无论你是研究者还是开发者，都可以利用这个数据集提升你的虚拟试衣系统的效果和用户体验。立即访问 Dress Code Dataset，开始你的虚拟试衣之旅吧！

dress-code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dre/dress-code