ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
1024 x 1024 解像度の 30000 枚の画像で構成される CELEBA データセットの高品質バージョン。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ホームページ: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
ソース コード:
tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder
バージョン:
-
2.0.0
(デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
ダウンロードサイズ: サイズ
Unknown size
手動ダウンロードの手順: このデータセットでは、ソース データを手動で
download_config.manual_dir
(デフォルトは~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
) にダウンロードする必要があります。
manual_dir には、イメージを含む複数の tar ファイルが含まれている必要があります (data2x2.tar、data4x4.tar .. data1024x1024.tar)。詳細な手順はこちら: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-trainingスプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 30,000 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
引用:
@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 (デフォルト設定)
構成の説明: 1024 x 1024 解像度の CelebaHQ 画像
データセットサイズ:
54.04 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (1024、1024、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/512
構成の説明: 512 x 512 解像度の CelebaHQ 画像
データセットサイズ:
15.33 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (512、512、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/256
構成の説明: 256 x 256 解像度の CelebaHQ 画像
データセットサイズ:
4.21 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (256, 256, 3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/128
構成の説明: 128 x 128 解像度の CelebaHQ 画像
データセットサイズ:
1.13 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (128、128、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/64
構成の説明: 64 x 64 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
310.94 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (64, 64, 3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/32
構成の説明: 32 x 32 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
85.39 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (32, 32, 3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/16
構成の説明: 16 x 16 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
25.71 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (16, 16, 3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/8
構成の説明: 8 x 8 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
9.42 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (8、8、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/4
構成の説明: 4 x 4 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
5.10 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (4, 4, 3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/2
構成の説明: 2 x 2 解像度の CelebaHQ 画像
データセットのサイズ:
3.94 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (2、2、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/1
構成の説明: 1 x 1 解像度の CelebaHQ 画像
データセットサイズ:
3.62 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (1、1、3) | uint8 | |
画像/ファイル名 | 文章 | ストリング |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):