סלבס_א

• ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data north_east

• תיאור :

ערכת נתונים של CelebFaces Attributes (CelebA) היא מערך נתונים בקנה מידה גדול של תכונות פנים עם יותר מ-200,000 תמונות של סלבריטאים, כל אחת עם 40 הערות תכונות. התמונות במערך נתונים זה מכסות וריאציות גדולות של תנוחות ועומס ברקע. ל- CelebA יש מגוון גדול, כמויות גדולות והערות עשירות, כולל - 10,177 מספר זהויות, - 202,599 מספר תמונות פנים, ו - 5 מיקומי ציון דרך, 40 הערות תכונות בינאריות לכל תמונה.

ניתן להשתמש במערך הנתונים כמערכי ההדרכה והמבחן למשימות הראייה הממוחשבת הבאות: זיהוי תכונות פנים, זיהוי פנים ולוקליזציה של ציון דרך (או חלקי פנים).

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

• קוד מקור : tfds.image.CelebA

• גרסאות :

  • 2.0.0 : אין הערות שחרור.
  • 2.0.1 (ברירת מחדל): API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• גודל הורדה : 1.38 GiB

• גודל מערך נתונים : 1.62 GiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

• תכונות :

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,
    }),
})

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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
}