南洋理工大学 发布 OBER 数据集, 应用在 图像处理、对象去除 领域

南洋理工大学 本次发布的数据集 OBER, OBER是一个混合型数据集，专为对象效果去除任务设计，由南洋理工大学S-Lab创建。该数据集包含高质量的真实捕获和模拟数据，涵盖了各种对象类别和复杂的多个对象场景。数据集由两部分组成：一部分是相机捕获的图像，另一部分是通过将真实数据中的前景对象合成到各种背景场景中生成的模拟图像。OBER数据集提供了丰富的注释，包括对象掩模、对象效果掩模、透明RGBA对象层以及复杂的多对象场景，用于训练和评估。数据集总共包含12715个训练样本，为对象去除任务提供了高质量的、大规模的、多样化的数据集。此外，还引入了两个新的基准：OBER-Test（包含真实值）和OBER-Wild（不包含真实值），以支持未来的研究。

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