celeb_a

• وصف :

مجموعة بيانات سمات CelebFaces (CelebA) هي مجموعة بيانات واسعة النطاق لسمات الوجه تحتوي على أكثر من 200 ألف صورة من صور المشاهير، تحتوي كل منها على 40 تعليقًا توضيحيًا للسمات. تغطي الصور الموجودة في مجموعة البيانات هذه اختلافات كبيرة في الأوضاع وفوضى في الخلفية. لدى CelebA تنوعات كبيرة، وكميات كبيرة، وتعليقات توضيحية غنية، بما في ذلك - 10,177 عددًا من الهويات، - 202,599 عددًا من صور الوجه، و - 5 مواقع بارزة، و40 تعليقًا توضيحيًا للسمات الثنائية لكل صورة.

يمكن استخدام مجموعة البيانات كمجموعات تدريب واختبار لمهام رؤية الكمبيوتر التالية: التعرف على سمات الوجه، واكتشاف الوجه، وتوطين المعالم (أو جزء الوجه).

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود north_east

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

• كود المصدر : tfds.datasets.celeb_a.Builder

• الإصدارات :

  • 2.0.1 : واجهة برمجة التطبيقات المقسمة الجديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (افتراضي): تمت إضافة ميزة الهوية.

• حجم التحميل : 1.39 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 1.63 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

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,
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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
}