celeb_a_hq

• বর্ণনা :

CELEBA ডেটাসেটের উচ্চ-মানের সংস্করণ, 1024 x 1024 রেজোলিউশনে 30000টি ছবি সমন্বিত।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans

• সোর্স কোড : tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder

• সংস্করণ :

  • 2.0.0 (ডিফল্ট): নতুন স্প্লিট API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে download_config.manual_dir এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা ডাউনলোড করতে হবে ( ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ এ ডিফল্ট):
  manual_dir-এ ছবি সহ একাধিক টার ফাইল থাকা উচিত (data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar)। বিস্তারিত নির্দেশাবলী এখানে: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training

• বিভাজন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• উদ্ধৃতি :

@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 1024 x 1024 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 54.04 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/512

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 512 x 512 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 15.33 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/256

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 256 x 256 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 4.21 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/128

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 128 x 128 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 1.13 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/64

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 64 x 64 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 310.94 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/32

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 32 x 32 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 85.39 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/16

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 16 x 16 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 25.71 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/8

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 8 x 8 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 9.42 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/4

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 4 x 4 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 5.10 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/2

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 2 x 2 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 3.94 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/1

• কনফিগারেশনের বিবরণ : 1 x 1 রেজোলিউশনে CelebaHQ ছবি

• ডেটাসেটের আকার : 3.62 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• চিত্র ( tfds.show_examples ):

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):