ख्याति प्राप्त व्यक्ति

• विज़ुअलाइज़ेशन : north_east में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

CelebFaces एट्रिब्यूट्स डेटासेट (CelebA) एक बड़े पैमाने पर फेस एट्रिब्यूट्स डेटासेट है जिसमें 200K से अधिक सेलिब्रिटी इमेज हैं, जिनमें से प्रत्येक में 40 एट्रिब्यूट एनोटेशन हैं। इस डेटासेट में छवियां बड़े पोज़ विविधताओं और पृष्ठभूमि अव्यवस्था को कवर करती हैं। CelebA में बड़ी विविधताएं, बड़ी मात्रा और समृद्ध एनोटेशन हैं, जिनमें - 10,177 संख्या में पहचान, - 202,599 संख्या में चेहरे की छवियां, और - 5 लैंडमार्क स्थान, प्रति छवि 40 बाइनरी विशेषता एनोटेशन शामिल हैं।

निम्नलिखित कंप्यूटर दृष्टि कार्यों के लिए डेटासेट को प्रशिक्षण और परीक्षण सेट के रूप में नियोजित किया जा सकता है: चेहरा विशेषता पहचान, चेहरा पहचान, और स्थलचिह्न (या चेहरे का हिस्सा) स्थानीयकरण।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.celeb_a.Builder

• संस्करण :

  • 2.0.0 : कोई रिलीज नोट नहीं।
  • 2.0.1 (डिफ़ॉल्ट): नया स्प्लिट एपीआई ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• डाउनलोड आकार : 1.38 GiB

• डेटासेट का आकार : 1.62 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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,
    }),
    '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,
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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
}