厦门大学 发布 SynergyAmodal16K 数据集, 应用在 图像去遮挡、自动驾驶/机器人 领域

厦门大学 本次发布的数据集 SynergyAmodal16K, SynergyAmodal16K是一个高质量的16K样本数据集，基于EntitySeg数据集，涵盖了广泛的实例类别和遮挡场景，并伴有高质量的注释，包括遮挡形状、外观和标题。该数据集旨在解决图像去遮挡（或非模态完成）任务中的数据稀缺问题，通过将自然场景中的图像数据、人类专业知识和生成先验相结合，以实现多样性和逼真度的平衡。数据集的创建过程采用了一种数据-人类-模型协同合成的流水线，首先通过自监督学习算法训练一个部分完成模型，然后通过人类专家的指导和先验模型约束进行筛选和注释，最终生成高质量的配对非模态数据。SynergyAmodal16K数据集适用于AIGC、自动驾驶和机器人等领域，旨在帮助研究人员构建更强大的非模态完成模型，以实现零样本泛化能力和文本可控性。

查看SynergyAmodal16K

README 内容： 

关于 厦门大学 , 厦门大学是中国福建省的一所综合性研究型大学，成立于1921年，是中国最早设立的高等学府之一，以其在海洋科学、经济学和化学等领域的研究而闻名。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。