AI ٹریننگ کے لیے پریمیم فیشن اور کپڑوں کا ڈیٹا سیٹ

تفصیل: "کپڑوں کی تقسیم کا ڈیٹاسیٹ" ای کامرس، فیشن اور بصری تفریحی شعبوں کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر کی ایک وسیع صف شامل ہے جس کی ریزولوشن 183 x 275 سے 3024 x 4032 پکسلز ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹ کنٹور اور سیمنٹک سیگمنٹیشن میں مہارت رکھتا ہے، جس میں تقریباً 30 ٹارگٹ کیٹیگریز شامل ہیں جن میں کپڑوں کی اشیاء، لوازمات، اور جسمانی اعضاء شامل ہیں، فیشن ٹیکنالوجی میں تفصیلی تجزیہ اور اطلاق کی سہولت فراہم کرتے ہیں۔

تفصیل: "کپڑوں کی درجہ بندی ڈیٹاسیٹ" فیشن، ای کامرس، اور ڈیجیٹل مارکیٹنگ کی صنعتوں کے لیے ایک ضروری وسیلہ ہے، جس کا مقصد آن لائن خریداری کے تجربے کو ہموار کرنا ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ میں انٹرنیٹ سے جمع کردہ لباس کی اشیاء کی ایک وسیع صف شامل ہے، جس میں ای کامرس ویب سائٹس، فیشن شوز، سوشل میڈیا پلیٹ فارمز، اور آف لائن صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد جیسے مختلف منظرناموں کا احاطہ کیا گیا ہے۔ اسے لباس کی درجہ بندی، رجحانات کے تجزیے، اور شخصی سفارشی نظاموں کے لیے جدید ترین الگورتھم کی ترقی میں معاونت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

تفصیل: "کلوتھنگ کی پوائنٹس ڈیٹاسیٹ" کا مقصد کلیدی پوائنٹ کا پتہ لگانے کے کاموں کے لیے بڑے پیمانے پر تصاویر کا مجموعہ فراہم کرکے فیشن سے متعلق AI ایپلی کیشنز کی درستگی کو بڑھانا ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ میں انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر شامل ہیں جو منظرناموں کی ایک وسیع صف پر محیط ہیں، بشمول ای کامرس پلیٹ فارمز، فیشن شوز، سوشل میڈیا، اور آف لائن صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد۔ لباس کی اشیاء پر کلیدی نکات کی نشاندہی کرنے کے لیے اسے احتیاط سے بیان کیا گیا ہے، جس سے پوز کا تخمینہ لگانے، سائز کی فٹنگ، انداز کی مماثلت، اور خریداری کے انٹرایکٹو تجربات کے لیے الگورتھم کی ترقی میں مدد ملتی ہے۔ ڈیٹاسیٹ میں کلاسیفائیڈ لیبلز، باؤنڈنگ بکس، اور 80 مختلف قسم کے کپڑوں کے لیے کلیدی پوائنٹس شامل ہیں، جو اسے فیشن AI سسٹمز کی درستگی اور وشوسنییتا کو بہتر بنانے کے لیے ایک جامع وسیلہ بناتا ہے۔

تفصیل: "کپڑوں کے پیٹرن کی درجہ بندی کا ڈیٹاسیٹ" خاص طور پر فیشن انڈسٹری کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں لباس کے مختلف نمونوں کی درجہ بندی پر توجہ دی گئی ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر کو اکٹھا کرتا ہے جو مختلف منظرناموں جیسے کہ ای کامرس پلیٹ فارمز، فیشن شوز، سوشل میڈیا، اور آف لائن صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد سے لباس کی نمائش کرتی ہے۔ اس کا مقصد AI ماڈلز کی ترقی میں سہولت فراہم کرنا ہے جو لباس کے 30 سے ​​زیادہ عام نمونوں کو درست طریقے سے پہچان سکتے ہیں اور ان کی درجہ بندی کر سکتے ہیں، آن لائن خریداری کے تجربات کو بڑھانا اور رجحانات کے تجزیہ میں معاونت کرنا ہے۔

تفصیل: "کپڑوں کی تقسیم اور کپڑوں کی درجہ بندی کا ڈیٹاسیٹ" کپڑوں کی تقسیم کی پیچیدگی کو فیبرک کی درجہ بندی کی خصوصیت کے ساتھ ضم کرتا ہے، جو فیشن انڈسٹری کے لیے دوہرے مقصد کا ڈیٹاسیٹ پیش کرتا ہے۔ اس میں متعدد ذرائع سے انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر شامل ہیں جیسے ای کامرس ویب سائٹس، فیشن شوز، سوشل میڈیا، اور آف لائن صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد۔ ڈیٹاسیٹ کا ڈھانچہ AI ماڈلز کی ترقی میں معاونت کے لیے بنایا گیا ہے جو کپڑوں کی اشیاء کی تفصیلی تقسیم دونوں انجام دے سکتے ہیں اور انہیں 11 عام فیبرک کیٹیگریز میں درجہ بندی کر سکتے ہیں، جس میں 80 الگ الگ لباس کی اقسام شامل ہیں۔ اس دوہری نقطہ نظر کا مقصد لباس اور تانے بانے کی قسم کے بارے میں تفصیلی بصیرت فراہم کر کے، بہتر انوینٹری کے انتظام اور ذاتی خریداری کی سفارشات فراہم کر کے آن لائن خریداری کے تجربات کو بڑھانا ہے۔

تفصیل: "کلوتھنگ سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" کو سیمنٹک سیگمنٹیشن کے کاموں کے لیے تصاویر کا ایک جامع مجموعہ فراہم کرکے فیشن انڈسٹری میں AI کی صلاحیتوں کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ میں مختلف منظرناموں سے انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر شامل ہیں جیسے کہ ای کامرس پلیٹ فارمز، فیشن شوز، سوشل میڈیا، اور آف لائن صارف کے ذریعے تیار کردہ مواد۔ یہ خودکار تصویری تجزیہ اور مصنوعات کی درجہ بندی کے لیے جدید ترین AI ماڈلز کی ترقی میں معاونت کے لیے، بنیادی انسانی حصوں، کپڑوں کے ٹکڑوں اور لوازمات سمیت، لباس کی اشیاء کی قطعی تقسیم کو فعال کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

تفصیل: "ای کامرس پروڈکٹ ڈیٹاسیٹ" ایک جامع مجموعہ ہے جو ای کامرس کے شعبے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 16 اہم کیٹیگریز بشمول جوتے، ٹوپیاں، بیگ، فرنیچر، ڈیجیٹل مصنوعات، زیورات اور بہت کچھ شامل ہیں۔ 200k سے زیادہ SKUs کے ساتھ، یہ ڈیٹاسیٹ باؤنڈنگ بکس اور زمرہ کے ٹیگز سے لیس ہے، جو اسے پروڈکٹ کی درجہ بندی اور انوینٹری مینجمنٹ کے لیے ایک اہم وسیلہ بناتا ہے۔

تفصیل: "مکمل جسمانی لباس کی درجہ بندی کا ڈیٹاسیٹ" خاص طور پر انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر کی ایک وسیع رینج سے پورے جسم کے لباس کو پہچاننے اور ان کی درجہ بندی کرنے میں AI کی ترقی کی حمایت کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ ہائی ریزولیوشن امیجز پر فوکس کرتے ہوئے، خاص طور پر 768 x 1024 پکسلز، اس ڈیٹاسیٹ کا مقصد پورے جسم کے لباس کو بڑے زمروں جیسے ٹاپس، پینٹس اور اسکرٹس میں درجہ بندی کرنے میں درستگی کو بڑھانا ہے، مزید 30 ذیلی زمروں بشمول جیکٹس، کھیلوں کا لباس، بیس بال یونیفارم، سویٹر، سویٹ پینٹس، جینز، اور ہاف سکرٹ، دوسروں کے درمیان. اس ڈیٹاسیٹ کو جدید ترین AI ماڈلز کی ترقی میں سہولت فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جو پورے جسم کی تصاویر میں کپڑوں کی پیچیدہ اقسام کو درست طریقے سے درجہ بندی کر سکتے ہیں، اس طرح آن لائن فیشن ریٹیل کی کارکردگی اور صارف کے تجربے کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

تفصیل: "ماڈل کلاتھنگ سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" ای کامرس اور ریٹیل سیکٹر کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 816 x 1224 پکسلز کی ریزولوشن کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر کا مجموعہ ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ اعلیٰ ریزولیوشن امیجز کی سیمینٹک سیگمنٹیشن پر توجہ مرکوز کرتا ہے جس میں مختلف لباسوں میں ماڈلز کی نمائش ہوتی ہے، جس میں مرد، خواتین اور بچوں کے لباس شامل ہوتے ہیں، تاکہ حقیقی انسانی سلیوٹس کو درست طریقے سے ظاہر کیا جا سکے۔ تشریحات میں ماڈلز کی طرف سے پہنے ہوئے کپڑوں کی تفصیلی تقسیم شامل ہے، جیسے ٹوپیاں، جوتے، ٹاپس اور بوٹمز۔

تفصیل: "Person And Cloths Semantic Segmentation Dataset" کو ای کامرس، فیشن، اور میڈیا اور تفریحی صنعتوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں 92 x 153 سے 3024 x 5381 پکسلز تک پھیلے ہوئے ریزولوشنز کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر کی متنوع رینج پیش کی گئی ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ کپڑوں کی اشیاء اور جسم کے اعضاء کی تفصیلی مثال پیش کرتا ہے، جس میں ٹوپیاں، دستانے اور جوتے جیسے نئے زمرے شامل ہیں، آن لائن ریٹیل اور فیشن ٹیکنالوجی میں مختلف ایپلی کیشنز کی حمایت کرتے ہیں۔

تفصیل: "اسکارف سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" ملبوسات اور فیشن کی صنعتوں کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 504 x 678 سے لے کر 192 x 2880 پکسلز کے ریزولوشن کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر شامل ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹ کنٹور سیگمنٹیشن کے لیے وقف ہے، اسکارف کے علاقوں کی اعلیٰ درستگی پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے، فیشن ٹیکنالوجی میں تفصیلی تجزیہ اور ڈیزائن ایپلی کیشنز کی حمایت کرتا ہے۔