celebridad

• Descripción :

CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) es un conjunto de datos de atributos faciales a gran escala con más de 200.000 imágenes de celebridades, cada una con 40 anotaciones de atributos. Las imágenes de este conjunto de datos cubren grandes variaciones de pose y desorden de fondo. CelebA tiene una gran diversidad, grandes cantidades y anotaciones ricas, que incluyen: 10,177 números de identidades, - 202,599 números de imágenes de rostros y - 5 ubicaciones de puntos de referencia, 40 anotaciones de atributos binarios por imagen.

El conjunto de datos se puede emplear como conjunto de entrenamiento y prueba para las siguientes tareas de visión por computadora: reconocimiento de atributos faciales, detección de rostros y localización de puntos de referencia (o partes faciales).

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código north_east

• Página de inicio : http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

• Código fuente : tfds.datasets.celeb_a.Builder

• Versiones :

  • 2.0.1 : Nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
  • 2.1.0 (predeterminado): función de identidad agregada.

• Tamaño de descarga : 1.39 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 1.63 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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,
    }),
})

• Documentación de funciones :

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citación :

@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
}