celeb_a_hq

• وصف :

نسخة عالية الجودة من مجموعة بيانات CELEBA، تتكون من 30000 صورة بدقة 1024 × 1024.

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود north_east

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans

• كود المصدر : tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder

• الإصدارات :

  • 2.0.0 (افتراضي): واجهة برمجة تطبيقات مقسمة جديدة ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• حجم التحميل : Unknown size

• تعليمات التنزيل اليدوي : تتطلب مجموعة البيانات هذه تنزيل البيانات المصدر يدويًا إلى download_config.manual_dir (الإعدادات الافتراضية هي ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  يجب أن يحتوي manual_dir على ملفات tar متعددة تحتوي على صور (data2x2.tar، data4x4.tar .. data1024x1024.tar). التعليمات التفصيلية موجودة هنا: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training

• الإنشقاقات :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الاقتباس :

@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 (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 1024 × 1024

• حجم مجموعة البيانات : 54.04 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/512

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 512 × 512

• حجم مجموعة البيانات : 15.33 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/256

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 256 × 256

• حجم مجموعة البيانات : 4.21 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/128

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 128 × 128

• حجم مجموعة البيانات : 1.13 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/64

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 64 × 64

• حجم مجموعة البيانات : 310.94 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/32

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 32 × 32

• حجم مجموعة البيانات : 85.39 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/16

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 16 × 16

• حجم مجموعة البيانات : 25.71 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/8

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 8 × 8

• حجم مجموعة البيانات : 9.42 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/4

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 4 × 4

• حجم مجموعة البيانات : 5.10 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/2

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 2 × 2

• حجم مجموعة البيانات : 3.94 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/1

• وصف التكوين : صور CelebaHQ بدقة 1 × 1

• حجم مجموعة البيانات : 3.62 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):