celeb_a

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

Набор данных атрибутов CelebFaces (CelebA) представляет собой крупномасштабный набор данных атрибутов лиц с более чем 200 тыс. изображений знаменитостей, каждое из которых имеет 40 аннотаций атрибутов. Изображения в этом наборе данных охватывают большие вариации поз и фоновые помехи. CelebA имеет большое разнообразие, большое количество и богатые аннотации, в том числе - 10 177 идентификаторов, - 202 599 изображений лиц и - 5 мест ориентиров, 40 аннотаций двоичных атрибутов на изображение.

Набор данных можно использовать в качестве обучающего и тестового наборов для следующих задач компьютерного зрения: распознавание атрибутов лица, обнаружение лица и локализация ориентира (или части лица).

• Домашняя страница : http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html

• Исходный код : tfds.image.CelebA

• Версии :

  • 2.0.0 : нет примечаний к выпуску.
  • 2.0.1 (по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• Размер загрузки : 1.38 GiB

• Размер набора данных : 1.62 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Особенности :

FeaturesDict({
    'attributes': FeaturesDict({
        '5_o_Clock_Shadow': tf.bool,
        'Arched_Eyebrows': tf.bool,
        'Attractive': tf.bool,
        'Bags_Under_Eyes': tf.bool,
        'Bald': tf.bool,
        'Bangs': tf.bool,
        'Big_Lips': tf.bool,
        'Big_Nose': tf.bool,
        'Black_Hair': tf.bool,
        'Blond_Hair': tf.bool,
        'Blurry': tf.bool,
        'Brown_Hair': tf.bool,
        'Bushy_Eyebrows': tf.bool,
        'Chubby': tf.bool,
        'Double_Chin': tf.bool,
        'Eyeglasses': tf.bool,
        'Goatee': tf.bool,
        'Gray_Hair': tf.bool,
        'Heavy_Makeup': tf.bool,
        'High_Cheekbones': tf.bool,
        'Male': tf.bool,
        'Mouth_Slightly_Open': tf.bool,
        'Mustache': tf.bool,
        'Narrow_Eyes': tf.bool,
        'No_Beard': tf.bool,
        'Oval_Face': tf.bool,
        'Pale_Skin': tf.bool,
        'Pointy_Nose': tf.bool,
        'Receding_Hairline': tf.bool,
        'Rosy_Cheeks': tf.bool,
        'Sideburns': tf.bool,
        'Smiling': tf.bool,
        'Straight_Hair': tf.bool,
        'Wavy_Hair': tf.bool,
        'Wearing_Earrings': tf.bool,
        'Wearing_Hat': tf.bool,
        'Wearing_Lipstick': tf.bool,
        'Wearing_Necklace': tf.bool,
        'Wearing_Necktie': tf.bool,
        'Young': tf.bool,
    }),
    'image': Image(shape=(218, 178, 3), dtype=tf.uint8),
    'landmarks': FeaturesDict({
        'lefteye_x': tf.int64,
        'lefteye_y': tf.int64,
        'leftmouth_x': tf.int64,
        'leftmouth_y': tf.int64,
        'nose_x': tf.int64,
        'nose_y': tf.int64,
        'righteye_x': tf.int64,
        'righteye_y': tf.int64,
        'rightmouth_x': tf.int64,
        'rightmouth_y': tf.int64,
    }),
})

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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
}