celeb_a_hq

• Görselleştirme : Verilerinizi north_east keşfedin

• Açıklama :

1024 x 1024 çözünürlükte 30000 görüntüden oluşan CELEBA veri setinin yüksek kaliteli versiyonu.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans

• Kaynak kodu : tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder

• sürümler :

  • 2.0.0 (varsayılan): Yeni bölünmüş API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• İndirme boyutu : Unknown size

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine download_config.manual_dir gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  manual_dir resimli birden fazla tar dosyası içermelidir (data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar). Ayrıntılı talimatlar burada: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training

• bölmeler :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Alıntı :

@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 (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : 1024 x 1024 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 54.04 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/512

• Yapılandırma açıklaması : 512 x 512 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 15.33 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/256

• Yapılandırma açıklaması : 256 x 256 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 4.21 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/128

• Yapılandırma açıklaması : 128 x 128 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 1.13 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/64

• Yapılandırma açıklaması : 64 x 64 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 310.94 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/32

• Yapılandırma açıklaması : 32 x 32 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 85.39 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/16

• Yapılandırma açıklaması : 16 x 16 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 25.71 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/8

• Yapılandırma açıklaması : 8 x 8 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 9.42 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/4

• Yapılandırma açıklaması : 4 x 4 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 5.10 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/2

• Yapılandırma açıklaması : 2 x 2 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 3.94 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

ünlü_a_hq/1

• Yapılandırma açıklaması : 1 x 1 çözünürlükte CelebaHQ görüntüleri

• Veri kümesi boyutu : 3.62 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):