Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Высококачественная версия набора данных CELEBA, состоящего из 30000 изображений с разрешением 1024 x 1024.
Домашняя страница : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
Исходный код :
tfds.image.CelebAHq
Версии :
-
2.0.0
(по умолчанию): новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Размер загрузки :
Unknown size
Размер набора данных :
Unknown size
Инструкции по ручной загрузке : этот набор данных требует, чтобы вы загружали исходные данные вручную в
download_config.manual_dir
(по умолчанию~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir должен содержать несколько файлов tar с изображениями (data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar). Подробные инструкции здесь: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training .Автокэширование ( документация ): неизвестно
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 30 000 |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Цитата :
@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 (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 1024 x 1024.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/512
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 512 x 512.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/256
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 256 x 256.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/128
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 128 x 128.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/64
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 64 x 64.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/32
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ с разрешением 32 x 32.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/16
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ в разрешении 16 x 16.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/8
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ в разрешении 8 x 8.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/4
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ в разрешении 4 x 4.
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/2
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ в разрешении 2 x 2
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq/1
Описание конфигурации : изображения CelebaHQ в разрешении 1 x 1
Особенности :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Рисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):