上海交通大学发布DEROBA数据集,应用在计算机视觉、图像合成领域

上海交通大学本次发布的数据集DEROBA,DEROBA是由上海交通大学构建的首个大规模物体反射关联数据集，旨在支持反射生成任务的研究。该数据集包含21016组高质量数据，通过从Pixabay收集真实世界物体-反射对，并利用BLIP2、Grounding DINO和SAM等工具结合人工标注获取前景掩膜和反射掩膜。数据构建过程包括自动前景分割、反射区域手动标注、基于修复的背景生成等步骤，最终形成反射-前景配对的训练元组。该数据集主要应用于计算机视觉领域的图像合成任务，特别是解决复合图像中物体反射的物理一致性和视觉真实性问题。

查看DEROBA

README内容：

关于上海交通大学,上海交通大学是中国历史最悠久、享誉海内外的著名高等学府之一，是教育部直属并与上海市共建的全国重点大学。学校创建于1896年，涵盖理、工、医、经、管、文、法等学科门类，在国内外享有盛誉。

关于arXiv,全球最大的预印本学术论文数据库，涵盖物理、数学、计算机科学等多个学科领域。