数据集概述
该数据集是针对架上画作劣化检测的精确标注数据集，包含高分辨率画作图像及专家修复师标注的劣化区域，支持人工智能技术在艺术修复领域的应用，已通过Mask-RCNN等模型验证其鲁棒性。
文件详解
- 文件名称: Dataset.zip
- 文件格式: ZIP压缩包
- 内部文件内容:
- LPL（绘画层缺失空洞）数据：
- 训练集：6张JPG格式图像（Pintura_0.3等）、lpl_train.json（含173个标签为"1"的多边形标注）
- 测试集：2张JPG格式图像（Pintura_0.10等）、lpl_test.json（含165个标签为"1"的多边形标注）
- Stucco（灰泥填补区域）数据：
- 训练集：8张JPG格式图像（Pintura_0.2等）、stucco_train.json（含1826个标签为"0"的多边形标注）
- 测试集：4张JPG格式图像（Pintura_0.1等）、stucco_test.json（含745个标签为"0"的多边形标注）
适用场景
- 艺术修复领域：开发自动检测架上画作劣化区域的AI模型
- 计算机视觉研究：测试深度学习模型在精细图像标注任务中的性能
- 文化遗产保护：为艺术品损伤检测提供自动化技术支持
- 艺术科技交叉研究：探索AI在文化遗产数字化保护中的应用价值
