Dormitorios LSUN
LSUN Bedrooms es un subconjunto emblemático del proyecto LSUN (Scale Scene Understanding), que se centra en las escenas interiores de los dormitorios. Gracias a su enorme volumen y a la calidad visual de las imágenes, se ha convertido en una referencia para modelos de generación de imágenes de entrenamiento como StyleGan.
Aproximadamente 3 millones de imágenes de alta resolución en formato JPEG
Gratis para la investigación académica. Uso comercial sujeto a condiciones específicas
Descripción
El conjunto de datos incluye:
- Aproximadamente 3 millones de imágenes JPEG de dormitorios
- Resolución lo suficientemente alta para tareas de generación, segmentación o clasificación
- Datos masivos útiles para la formación de modelos profundos como las GAN
Las imágenes se seleccionan y validan automáticamente mediante modelos de reconocimiento de escenas, lo que garantiza la coherencia temática.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
LSUN Bedrooms se utiliza principalmente para:
- Entrenamiento de modelos de generación de imágenes realistas (por ejemplo, GAN, StyleGan, BigGan)
- La clasificación de ambientes y tipos de ambientes interiores
- Análisis de escenas para proyectos de decoración, arquitectura o IA doméstica
- Validación visual de sistemas generativos en escenas estructuradas y reconocibles
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, aunque es grande, el conjunto de datos de LSUN Bedrooms se puede mejorar:
- Refinando la calidad de las anotaciones con una revisión humana de una muestra
- Al enriquecer las categorías con metadatos (estilo de decoración, tipo de mobiliario, luz natural frente a luz artificial, etc.)
- Mediante la combinación con conjuntos de datos internos más detallados (SUN RGB-D, ADE20K) para tareas de segmentación
- Generando máscaras de objetos o etiquetas de piezas mediante anotaciones semiautomáticas
🔗 Fuente: Conjunto de datos LSUN
Preguntas frecuentes
¿Por qué usar LSUN Bedrooms en lugar de un conjunto de datos como ADE20K o COCO?
LSUN Bedrooms se distingue por su enorme volumen centrado en una categoría específica, lo que lo hace perfecto para entrenar modelos generativos. Por otro lado, ADE20K y COCO son más variados pero menos profundos en una sola categoría.
¿Cómo preparo LSUN Bedrooms para la formación de GAN?
Se recomienda filtrar las imágenes borrosas o mal clasificadas, cambiar el tamaño de las entradas de manera uniforme (por ejemplo, a 256 x 256) y equilibrar los lotes de datos para evitar sesgos en los colores o composiciones dominantes.
¿Se pueden generar anotaciones más precisas a partir de imágenes LSUN?
Sí, con herramientas como Segment Anything o métodos semisupervisados, es posible anotar automáticamente objetos y estructuras en las imágenes para enriquecer el conjunto de datos.
