סלב_a_hq

• ויזואליזציה : חקור ב- Know Your Data north_east

• תיאור :

גרסה איכותית של מערך הנתונים של CELEBA, המורכבת מ-30000 תמונות ברזולוציה של 1024 x 1024.

• תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד north_east

• דף הבית : https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans

• קוד מקור : tfds.datasets.celeb_a_hq.Builder

• גרסאות :

  • 2.0.0 (ברירת מחדל): API חדש מפוצל ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• גודל הורדה : 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 נמצאות כאן: https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans#preparing-datasets-for-training

• פיצולים :

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• 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

• גודל מערך נתונים : 54.04 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/512

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 512 x 512

• גודל מערך נתונים : 15.33 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/256

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 256 על 256

• גודל מערך נתונים : 4.21 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/128

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 128x128

• גודל מערך נתונים : 1.13 GiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/64

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 64 x 64

• גודל ערכת נתונים: 310.94 MiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

סלב_a_hq/32

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 32x32

• גודל מערך נתונים : 85.39 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

סלבס_a_hq/16

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 16 על 16

• גודל ערכת נתונים: 25.71 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

סלב_a_hq/8

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 8x8

• גודל מערך נתונים : 9.42 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/4

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 4 על 4

• גודל מערך נתונים : 5.10 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/2

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 2 על 2

• גודל מערך נתונים : 3.94 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

celeb_a_hq/1

• תיאור תצורה : תמונות CelebaHQ ברזולוציה של 1x1

• גודל מערך נתונים : 3.62 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• מבנה תכונה :

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

• תיעוד תכונה :

• איור ( tfds.show_examples ):

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):