VITON-HD: Подготовка датасета и генерация

Ищем опытного фрилансера для подготовки специализированного датасета, предназначенного для обучения нейронной

сети обработки изображений людей и объектов. Проект предполагает создание структурированного набора данных с

парными изображениями и соответствующими аннотациями для машинного обучения с использованием современного

технологического стека.

Техническое задание включает обработку исходных фотографий людей в полный рост и изображений объектов с

использованием Python и NumPy для вычислительных операций. Нужно создать семантические карты частей тела с

20 классами в соответствии со стандартом LIP dataset, генерировать координаты ключевых точек фигуры в формате BODY_25

и подготовить бинарные маски объектов. Основной технологический стек включает PyTorch для работы с тензорами и

моделями глубокого обучения, OpenPose для детекции поз и ключевых точек тела, MediaPipe от Google для

семантической сегментации.

Обработка изображений выполняется с помощью PIL (Python Imaging Library) и OpenCV для манипуляций с

форматами, изменения размеров и создания масок. Дополнительно используется JSON для хранения структурированных

данных о координатах поз и аннотациях. Все скрипты должны быть написаны на Python с соблюдением принципов

модульности и возможности автоматизации процесса подготовки датасета.

Конечный датасет должен иметь четкую файловую структуру с отдельными папками для различных типов данных, правильные

названия файлов и форматы PNG/JPEG. Результатом работы должен стать полностью подготовленный датасет, пригодный для

обучения нейронной сети обработки изображений. Фрилансер должен иметь опыт работы с указанным технологическим

стеком, компьютерным зрением и понимание принципов подготовки датасетов для глубокого обучения.