এআই প্রশিক্ষণের জন্য প্রিমিয়াম ফ্যাশন এবং পোশাকের ডেটাসেট

বর্ণনা: 183 x 275 থেকে 3024 x 4032 পিক্সেল রেজোলিউশন সহ ইন্টারনেট-সংগৃহীত চিত্রগুলির একটি বিস্তৃত অ্যারের অন্তর্ভুক্ত করে "ক্লোথস সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" ই-কমার্স, ফ্যাশন এবং ভিজ্যুয়াল বিনোদন সেক্টরের জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাসেটটি কনট্যুর এবং শব্দার্থিক বিভাজনে বিশেষজ্ঞ, পোশাকের আইটেম, আনুষাঙ্গিক এবং শরীরের অংশগুলি সহ প্রায় 30টি লক্ষ্য শ্রেণী সমন্বিত করে, ফ্যাশন প্রযুক্তিতে বিস্তারিত বিশ্লেষণ এবং প্রয়োগের সুবিধা দেয়।

বর্ণনা: ফ্যাশন, ই-কমার্স এবং ডিজিটাল মার্কেটিং শিল্পের জন্য "পোশাকের শ্রেণীবিন্যাস ডেটাসেট" একটি অপরিহার্য সম্পদ, যার লক্ষ্য অনলাইন কেনাকাটার অভিজ্ঞতাকে প্রবাহিত করা। এই ডেটাসেটটি ইন্টারনেট থেকে সংগৃহীত পোশাকের আইটেমগুলির একটি বিস্তৃত অ্যারেকে অন্তর্ভুক্ত করে, ই-কমার্স ওয়েবসাইট, ফ্যাশন শো, সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম এবং অফলাইন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর মতো বিভিন্ন পরিস্থিতি কভার করে৷ এটি পোশাকের শ্রেণীবিভাগ, প্রবণতা বিশ্লেষণ এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সিস্টেমের জন্য পরিশীলিত অ্যালগরিদমগুলির বিকাশকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বর্ণনা: "পোশাক কীপয়েন্টস ডেটাসেট" এর লক্ষ্য হল কীপয়েন্ট সনাক্তকরণের কাজগুলির জন্য চিত্রগুলির একটি বড় আকারের সংগ্রহ প্রদান করে ফ্যাশন-সম্পর্কিত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির নির্ভুলতা বাড়ানো। এই ডেটাসেটে ইন্টারনেট-সংগৃহীত ছবি রয়েছে যা ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম, ফ্যাশন শো, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অফলাইন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত বিষয়বস্তু সহ বিভিন্ন পরিস্থিতিতে বিস্তৃত। পোশাকের আইটেমগুলির মূল পয়েন্টগুলি সনাক্ত করার জন্য এটি সতর্কতার সাথে টীকা করা হয়েছে, ভঙ্গি অনুমান, আকার ফিটিং, স্টাইল ম্যাচিং এবং ইন্টারেক্টিভ কেনাকাটার অভিজ্ঞতার জন্য অ্যালগরিদমগুলির বিকাশকে সহজতর করে৷ ডেটাসেটে শ্রেণীবদ্ধ লেবেল, বাউন্ডিং বক্স, এবং 80টি বিভিন্ন ধরনের পোশাকের জন্য কীপয়েন্ট রয়েছে, যা ফ্যাশন এআই সিস্টেমের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করার জন্য এটি একটি ব্যাপক সম্পদ তৈরি করে।

বর্ণনা: "পোশাকের প্যাটার্ন ক্লাসিফিকেশন ডেটাসেট" বিশেষভাবে ফ্যাশন শিল্পের চাহিদা পূরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বিভিন্ন পোশাকের প্যাটার্নের শ্রেণিবিন্যাসকে কেন্দ্র করে। এই ডেটাসেট ইন্টারনেট-সংগৃহীত ছবিগুলি সংগ্রহ করে যা ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম, ফ্যাশন শো, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অফলাইন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর মতো বিভিন্ন পরিস্থিতিতে পোশাক প্রদর্শন করে। এটির লক্ষ্য হল AI মডেলগুলির বিকাশকে সহজতর করা যা 30 টিরও বেশি সাধারণ পোশাকের প্যাটার্নগুলিকে সঠিকভাবে চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে, অনলাইন কেনাকাটার অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি করে এবং প্রবণতা বিশ্লেষণকে সমর্থন করে।

বর্ণনা: "ক্লোথিং সেগমেন্টেশন এবং ফেব্রিক্স ক্লাসিফিকেশন ডেটাসেট" ফ্যাব্রিক শ্রেণীবিভাগের নির্দিষ্টতার সাথে পোশাক বিভাজনের জটিলতাকে একত্রিত করে, ফ্যাশন শিল্পের জন্য একটি দ্বৈত-উদ্দেশ্য ডেটাসেট অফার করে। এতে ই-কমার্স ওয়েবসাইট, ফ্যাশন শো, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অফলাইন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর মতো বিভিন্ন উত্স থেকে ইন্টারনেট-সংগৃহীত ছবি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। ডেটাসেটটি AI মডেলগুলির বিকাশকে সমর্থন করার জন্য গঠন করা হয়েছে যা পোশাকের আইটেমগুলির বিশদ বিভাজন উভয়ই সম্পাদন করতে পারে এবং 11টি স্বতন্ত্র পোশাকের ধরনকে অন্তর্ভুক্ত করে 80টি সাধারণ ফ্যাব্রিক বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। এই দ্বৈত পদ্ধতির লক্ষ্য হল পোশাক এবং কাপড়ের ধরন সম্পর্কে বিশদ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে, আরও ভাল ইনভেন্টরি ব্যবস্থাপনা এবং ব্যক্তিগতকৃত কেনাকাটার সুপারিশের সুবিধা প্রদান করে অনলাইন কেনাকাটার অভিজ্ঞতা উন্নত করা।

বর্ণনা: "ক্লোথিং সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" ফ্যাশন ইন্ডাস্ট্রিতে AI এর ক্ষমতাকে চালিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে শব্দার্থিক সেগমেন্টেশন কাজের জন্য চিত্রগুলির একটি বিস্তৃত সংগ্রহ প্রদান করে৷ এই ডেটাসেট ই-কমার্স প্ল্যাটফর্ম, ফ্যাশন শো, সোশ্যাল মিডিয়া এবং অফলাইন ব্যবহারকারী-উত্পাদিত সামগ্রীর মতো বিভিন্ন পরিস্থিতি থেকে ইন্টারনেট-সংগৃহীত চিত্রগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। এটি স্বয়ংক্রিয় চিত্র বিশ্লেষণ এবং পণ্য শ্রেণীকরণের জন্য উন্নত AI মডেলগুলির বিকাশকে সমর্থন করার জন্য প্রধান মানুষের অংশ, পোশাকের টুকরো এবং আনুষাঙ্গিক সহ পোশাকের আইটেমগুলির সুনির্দিষ্ট বিভাজন সক্ষম করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

বর্ণনা: "ই-কমার্স প্রোডাক্ট ডেটাসেট" হল একটি ব্যাপক সংগ্রহ যা ই-কমার্স সেক্টরের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যেখানে জুতা, টুপি, ব্যাগ, আসবাবপত্র, ডিজিটাল পণ্য, গয়না এবং আরও অনেক কিছু সহ 16টি প্রধান বিভাগের পণ্যগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে৷ 200k এর বেশি SKU সহ, এই ডেটাসেটটি বাউন্ডিং বক্স এবং ক্যাটাগরি ট্যাগ দিয়ে সজ্জিত, এটিকে পণ্যের শ্রেণীবিভাগ এবং ইনভেন্টরি পরিচালনার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সংস্থান করে তুলেছে।

বর্ণনা: "ফুল বডি ক্লোথিং ক্লাসিফিকেশন ডেটাসেট" বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছে ইন্টারনেট-সংগৃহীত ছবিগুলির বিস্তৃত পরিসর থেকে ফুল-বডি পোশাককে শনাক্তকরণ এবং শ্রেণিবদ্ধ করার ক্ষেত্রে AI-এর অগ্রগতিকে সমর্থন করার জন্য। বিশেষ করে 768 x 1024 পিক্সেলের উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবিগুলির উপর ফোকাস সহ, এই ডেটাসেটের লক্ষ্য হল টপস, প্যান্ট এবং স্কার্টের মতো প্রধান ক্যাটাগরিতে ফুল-বডি পোষাককে শ্রেণীবদ্ধ করার ক্ষেত্রে সূক্ষ্মতা বাড়ানো, যা জ্যাকেট সহ 30টি উপ-বিভাগে বিভক্ত করা হয়েছে, খেলাধুলার পোশাক, বেসবল ইউনিফর্ম, সোয়েটার, সোয়েটপ্যান্ট, জিন্স এবং অর্ধেক স্কার্ট, অন্যদের মধ্যে। এই ডেটাসেটটি অত্যাধুনিক AI মডেলগুলির বিকাশের সুবিধার্থে ডিজাইন করা হয়েছে যা সম্পূর্ণ শরীরের চিত্রগুলিতে জটিল পোশাকের ধরনগুলিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে, যার ফলে অনলাইন ফ্যাশন খুচরা বিক্রয়ের দক্ষতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত হয়।

বর্ণনা: "মডেল ক্লোথিং সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" ই-কমার্স এবং খুচরা সেক্টরের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যেখানে 816 x 1224 পিক্সেল রেজোলিউশনের সাথে ইন্টারনেট-সংগৃহীত চিত্রগুলির একটি সংগ্রহ রয়েছে৷ এই ডেটাসেটটি উচ্চ-রেজোলিউশনের চিত্রগুলির শব্দার্থগত বিভাজনে ফোকাস করে যা বিভিন্ন পোশাকে মডেলগুলি প্রদর্শন করে, পুরুষ, মহিলা এবং শিশুদের পোশাকগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে, প্রকৃত মানুষের সিলুয়েটগুলিকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করতে৷ টীকাগুলি মডেলদের দ্বারা পরিধান করা পোশাকের বিশদ বিভাজন অন্তর্ভুক্ত করে, যেমন টুপি, জুতা, টপস এবং বটম।

বর্ণনা: "ব্যক্তি এবং পোশাক শব্দার্থিক বিভাজন ডেটাসেট" ই-কমার্স, ফ্যাশন, এবং মিডিয়া এবং বিনোদন শিল্পের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা 92 x 153 থেকে 3024 x 5381 পিক্সেল পর্যন্ত রেজোলিউশন সহ ইন্টারনেট-সংগৃহীত চিত্রগুলির একটি বৈচিত্র্যময় পরিসরের বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এই ডেটাসেট টুপি, গ্লাভস এবং জুতাগুলির মতো নতুন বিভাগ সহ পোশাকের আইটেম এবং শরীরের অংশগুলির বিশদ উদাহরণ এবং শব্দার্থিক বিভাজন অফার করে, অনলাইন খুচরা এবং ফ্যাশন প্রযুক্তিতে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনকে সমর্থন করে।

বর্ণনা: 504 x 678 থেকে 192 x 2880 পিক্সেল রেজোলিউশন সহ ইন্টারনেট-সংগৃহীত ছবি সমন্বিত পোশাক এবং ফ্যাশন শিল্পের জন্য "স্কার্ফ সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাসেটটি কনট্যুর সেগমেন্টেশনের জন্য নিবেদিত, স্কার্ফ অঞ্চলের উচ্চ-নির্ভুল বর্ণনার উপর ফোকাস করে, ফ্যাশন প্রযুক্তিতে বিশদ বিশ্লেষণ এবং ডিজাইন অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন করে।