ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data
תיאור :
גרסה איכותית של מערך הנתונים של CELEBA, המורכבת מ-30000 תמונות ברזולוציה של 1024 x 1024.
דף הבית : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans
קוד מקור :
tfds.image.CelebAHq
גרסאות :
-
2.0.0
(ברירת מחדל): API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
גודל הורדה :
Unknown size
גודל ערכת נתונים :
Unknown size
הוראות הורדה ידניות : מערך נתונים זה מחייב אותך להוריד את נתוני המקור באופן ידני אל
download_config.manual_dir
(ברירת המחדל היא~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
manual_dir צריך להכיל מספר קובצי tar עם תמונות (data2x2.tar, data4x4.tar .. data1024x1024.tar). הוראות מפורטות כאן: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-trainingשמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): לא ידוע
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'train' | 30,000 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
דוגמאות ( tfds.as_dataframe ): חסר.
ציטוט :
@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 (תצורת ברירת המחדל)
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 1024 x 1024
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1024, 1024, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (1024, 1024, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/512
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 512 x 512
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(512, 512, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (512, 512, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/256
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 256 על 256
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (256, 256, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/128
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 128 על 128
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(128, 128, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (128, 128, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
סלב_a_hq/64
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 64 x 64
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(64, 64, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (64, 64, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
סלבס_a_hq/32
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 32x32
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (32, 32, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
סלב_a_hq/16
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 16 על 16
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(16, 16, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (16, 16, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
סלב_a_hq/8
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 8x8
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(8, 8, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (8, 8, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/4
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 4 על 4
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(4, 4, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (4, 4, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/2
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 2 על 2
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(2, 2, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (2, 2, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |
celeb_a_hq/1
תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 1x1
מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(1, 1, 3), dtype=tf.uint8),
'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
תמונה | תמונה | (1, 1, 3) | tf.uint8 | |
תמונה/שם קובץ | טֶקסט | tf.string |