- 설명 :
1024 x 1024 해상도의 30000개 이미지로 구성된 CELEBA 데이터세트의 고품질 버전입니다.
추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색
홈페이지 : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
소스 코드 :
tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder
버전 :
-
2.0.0
(기본값): 새로운 분할 API( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
다운로드 크기 :
Unknown size
수동 다운로드 지침 : 이 데이터세트에서는 소스 데이터를
download_config.manual_dir
에 수동으로 다운로드해야 합니다(기본값은~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
).
manual_dir에는 이미지(data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar)가 포함된 여러 tar 파일이 포함되어야 합니다. 자세한 지침은 여기에 있습니다: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'train' | 30,000 |
감독되는 키 (
as_supervised
doc 참조):None
인용 :
@article{DBLP:journals/corr/abs-1710-10196,
author = {Tero Karras and
Timo Aila and
Samuli Laine and
Jaakko Lehtinen},
title = {Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation},
journal = {CoRR},
volume = {abs/1710.10196},
year = {2017},
url = {http://arxiv.org/abs/1710.10196},
archivePrefix = {arXiv},
eprint = {1710.10196},
timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:42 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1710-10196},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
celeb_a_hq/1024 (기본 구성)
구성 설명 : 1024 x 1024 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
54.04 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (1024, 1024, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/512
구성 설명 : 512 x 512 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
15.33 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (512, 512, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/256
구성 설명 : 256 x 256 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
4.21 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (256, 256, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/128
구성 설명 : 128 x 128 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
1.13 GiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (128, 128, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/64
구성 설명 : 64 x 64 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
310.94 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (64, 64, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/32
구성 설명 : 32 x 32 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
85.39 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (32, 32, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/16
구성 설명 : 16 x 16 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
25.71 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (16, 16, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/8
구성 설명 : 8 x 8 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
9.42 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (8, 8, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/4
구성 설명 : 4 x 4 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
5.10 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (4, 4, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/2
구성 설명 : 2 x 2 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
3.94 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (2, 2, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/1
구성 설명 : 1 x 1 해상도의 CelebaHQ 이미지
데이터세트 크기 :
3.62 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
기능 구조 :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | Dtype | 설명 |
---|---|---|---|---|
특징Dict | ||||
영상 | 영상 | (1, 1, 3) | uint8 | |
이미지/파일 이름 | 텍스트 | 끈 |
- 그림 ( tfds.show_examples ):
- 예 ( tfds.as_dataframe ):