- Tanım :
CELEBA veri setinin 1024 x 1024 çözünürlükte 30000 görüntüden oluşan yüksek kaliteli versiyonu.
Ana sayfa : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
Kaynak kodu :
tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder
Sürümler :
-
2.0.0
(varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
İndirme boyutu :
Unknown size
Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verilerini manuel olarak
download_config.manual_dir
içine indirmenizi gerektirir (varsayılan olarak~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
şeklindedir):
manual_dir, resimler içeren birden fazla tar dosyası içermelidir (data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar). Ayrıntılı talimatlar burada: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-trainingBölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'train' | 30.000 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):None
Alıntı :
@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 (varsayılan yapılandırma)
Yapılandırma açıklaması : 1024 x 1024 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
54.04 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (1024, 1024, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/512
Yapılandırma açıklaması : 512 x 512 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
15.33 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (512, 512, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/256
Yapılandırma açıklaması : 256 x 256 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
4.21 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (256, 256, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/128
Yapılandırma açıklaması : 128 x 128 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
1.13 GiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (128, 128, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/64
Yapılandırma açıklaması : 64 x 64 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
310.94 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (64, 64, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/32
Yapılandırma açıklaması : 32 x 32 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
85.39 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (32, 32, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/16
Yapılandırma açıklaması : 16 x 16 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
25.71 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (16, 16, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/8
Yapılandırma açıklaması : 8 x 8 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
9.42 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (8, 8, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/4
Yapılandırma açıklaması : 4 x 4 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
5.10 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (4, 4, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/2
Yapılandırma açıklaması : 2 x 2 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
3.94 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (2, 2, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/1
Yapılandırma açıklaması : 1 x 1 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri
Veri kümesi boyutu :
3.62 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (1, 1, 3) | uint8 | |
resim/dosya adı | Metin | sicim |
- Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):