- توضیحات :
نسخه با کیفیت بالا از مجموعه داده های CELEBA ، متشکل از 30000 تصویر با وضوح 1024 x 1024.
صفحه اصلی : https://github.com/tkarras/progressive_growing_gan_gans
کد منبع :
tfds.image.CelebAHq
نسخه ها :
-
2.0.0
(پیش فرض): API جدید تقسیم شده ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
اندازه بارگیری :
Unknown size
اندازه مجموعه داده :
Unknown size
دستورالعمل های بارگیری دستی : برای این مجموعه داده لازم است که داده های منبع را به صورت دستی در
download_config.manual_dir
(به طور پیش فرض~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir باید شامل چندین فایل tar با تصاویر باشد (data2x2.tar ، data4x4.tar .. data1024x1024.tar). دستورالعمل های دقیق در اینجا: https://github.com/tkarras/ رشد_موفق_عاملها # آماده سازی-مجموعه داده ها-برای-آموزشذخیره خودکار ( مستندات ): ناشناخته است
تقسیم :
شکاف | مثال ها |
---|---|
'train' | 30000 |
کلیدهای تحت نظارت (به
as_supervised
سند نظارت شده مراجعه کنید):None
نقل قول :
@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 (پیکربندی پیش فرض)
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 1024 x 1024
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 512
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 512 x 512
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 256
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 256 25 256
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 128
شرح پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 128 128 128
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 64
شرح پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 64 x 64
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 32
شرح پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با رزولوشن 32 x 32
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 16
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 16 x 16
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 8
شرح پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 8 x 8
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 4
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 4 x 4
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 2
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 2 2 2
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
celeb_a_hq / 1
توضیحات پیکربندی : تصاویر CelebaHQ با وضوح 1 x 1
ویژگی ها :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- شکل ( tfds.show_examples ):
- مثالها ( tfds.as_dataframe ):