celeb_a

• 설명 :

CelebFaces 속성 데이터세트(CelebA)는 각각 40개의 속성 주석이 포함된 200,000개 이상의 유명인 이미지를 포함하는 대규모 얼굴 속성 데이터세트입니다. 이 데이터세트의 이미지는 다양한 포즈와 배경의 혼란을 다룹니다. CelebA는 - 10,177개의 ID, - 202,599개의 얼굴 이미지, - 5개의 랜드마크 위치, 이미지당 40개의 이진 속성 주석을 포함하여 큰 다양성, 대량 및 풍부한 주석을 보유하고 있습니다.

데이터 세트는 얼굴 특성 인식, 얼굴 감지 및 랜드마크(또는 얼굴 부분) 위치 파악과 같은 컴퓨터 비전 작업을 위한 훈련 및 테스트 세트로 사용될 수 있습니다.

• 추가 문서 : 코드 north_east 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

• 소스 코드 : tfds.datasets.celeb_a.Builder

• 버전 :

  • 2.0.1 : 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (기본값): ID 기능이 추가되었습니다.

• 다운로드 크기 : 1.39 GiB

• 데이터세트 크기 : 1.63 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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,
    }),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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
}