セレブ_a

• 説明：

CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) は、20 万枚を超える有名人の画像を含む大規模な顔属性データセットで、それぞれに 40 の属性注釈が付いています。このデータセットの画像は、大きなポーズのバリエーションと背景の乱雑さをカバーしています。 CelebA には、 - 10,177 個のアイデンティティ、 - 202,599 個の顔画像、および - 5 つのランドマーク位置、画像あたり 40 個のバイナリ属性注釈など、非常に多様性があり、大量の豊富な注釈が含まれています。

このデータセットは、顔属性認識、顔検出、ランドマーク (または顔の部分) の位置特定といったコンピューター ビジョン タスクのトレーニング セットおよびテスト セットとして使用できます。

• 追加ドキュメント:コード付きの論文について調べるnorth_east

• ホームページ: http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

• ソースコード: tfds.datasets.celeb_a.Builder

• バージョン:

  • 2.0.1 : 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (デフォルト): ID 機能が追加されました。

• ダウンロードサイズ: 1.39 GiB

• データセットのサイズ: 1.63 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'attributes': FeaturesDict({
        '5_o_Clock_Shadow': bool,
        'Arched_Eyebrows': bool,
        'Attractive': bool,
        'Bags_Under_Eyes': bool,
        'Bald': bool,
        'Bangs': bool,
        'Big_Lips': bool,
        'Big_Nose': bool,
        'Black_Hair': bool,
        'Blond_Hair': bool,
        'Blurry': bool,
        'Brown_Hair': bool,
        'Bushy_Eyebrows': bool,
        'Chubby': bool,
        'Double_Chin': bool,
        'Eyeglasses': bool,
        'Goatee': bool,
        'Gray_Hair': bool,
        'Heavy_Makeup': bool,
        'High_Cheekbones': bool,
        'Male': bool,
        'Mouth_Slightly_Open': bool,
        'Mustache': bool,
        'Narrow_Eyes': bool,
        'No_Beard': bool,
        'Oval_Face': bool,
        'Pale_Skin': bool,
        'Pointy_Nose': bool,
        'Receding_Hairline': bool,
        'Rosy_Cheeks': bool,
        'Sideburns': bool,
        'Smiling': bool,
        'Straight_Hair': bool,
        'Wavy_Hair': bool,
        'Wearing_Earrings': bool,
        'Wearing_Hat': bool,
        'Wearing_Lipstick': bool,
        'Wearing_Necklace': bool,
        'Wearing_Necktie': bool,
        'Young': bool,
    }),
    'identity': FeaturesDict({
        'Identity_No': int64,
    }),
    'image': Image(shape=(218, 178, 3), dtype=uint8),
    'landmarks': FeaturesDict({
        'lefteye_x': int64,
        'lefteye_y': int64,
        'leftmouth_x': int64,
        'leftmouth_y': int64,
        'nose_x': int64,
        'nose_y': int64,
        'righteye_x': int64,
        'righteye_y': int64,
        'rightmouth_x': int64,
        'rightmouth_y': int64,
    }),
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@inproceedings{conf/iccv/LiuLWT15,
  added-at = {2018-10-09T00:00:00.000+0200},
  author = {Liu, Ziwei and Luo, Ping and Wang, Xiaogang and Tang, Xiaoou},
  biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/250e4959be61db325d2f02c1d8cd7bfbb/dblp},
  booktitle = {ICCV},
  crossref = {conf/iccv/2015},
  ee = {http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICCV.2015.425},
  interhash = {3f735aaa11957e73914bbe2ca9d5e702},
  intrahash = {50e4959be61db325d2f02c1d8cd7bfbb},
  isbn = {978-1-4673-8391-2},
  keywords = {dblp},
  pages = {3730-3738},
  publisher = {IEEE Computer Society},
  timestamp = {2018-10-11T11:43:28.000+0200},
  title = {Deep Learning Face Attributes in the Wild.},
  url = {http://dblp.uni-trier.de/db/conf/iccv/iccv2015.html#LiuLWT15},
  year = 2015
}