- Description :
CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) est un ensemble de données d'attributs de visage à grande échelle avec plus de 200 000 images de célébrités, chacune avec 40 annotations d'attributs. Les images de cet ensemble de données couvrent de grandes variations de pose et un fouillis d'arrière-plan. CelebA a une grande diversité, de grandes quantités et des annotations riches, dont - 10 177 nombres d'identités, - 202 599 nombres d'images de visages et - 5 emplacements de points de repère, 40 annotations d'attributs binaires par image.
L'ensemble de données peut être utilisé comme ensemble de formation et de test pour les tâches de vision par ordinateur suivantes : reconnaissance des attributs du visage, détection du visage et localisation de points de repère (ou de parties du visage).
Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code
Page d'accueil : http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
Code source :
tfds.datasets.celeb_a.Builder
Versions :
-
2.0.1
: Nouvelle API fractionnée ( https://tensorflow.org/datasets/splits ) -
2.1.0
(par défaut) : fonctionnalité d'identité ajoutée.
-
Taille du téléchargement :
1.39 GiB
Taille du jeu de données :
1.63 GiB
Mise en cache automatique ( documentation ) : Non
Divisions :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 19 962 |
'train' | 162 770 |
'validation' | 19 867 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'attributes': FeaturesDict({
'5_o_Clock_Shadow': bool,
'Arched_Eyebrows': bool,
'Attractive': bool,
'Bags_Under_Eyes': bool,
'Bald': bool,
'Bangs': bool,
'Big_Lips': bool,
'Big_Nose': bool,
'Black_Hair': bool,
'Blond_Hair': bool,
'Blurry': bool,
'Brown_Hair': bool,
'Bushy_Eyebrows': bool,
'Chubby': bool,
'Double_Chin': bool,
'Eyeglasses': bool,
'Goatee': bool,
'Gray_Hair': bool,
'Heavy_Makeup': bool,
'High_Cheekbones': bool,
'Male': bool,
'Mouth_Slightly_Open': bool,
'Mustache': bool,
'Narrow_Eyes': bool,
'No_Beard': bool,
'Oval_Face': bool,
'Pale_Skin': bool,
'Pointy_Nose': bool,
'Receding_Hairline': bool,
'Rosy_Cheeks': bool,
'Sideburns': bool,
'Smiling': bool,
'Straight_Hair': bool,
'Wavy_Hair': bool,
'Wearing_Earrings': bool,
'Wearing_Hat': bool,
'Wearing_Lipstick': bool,
'Wearing_Necklace': bool,
'Wearing_Necktie': bool,
'Young': bool,
}),
'identity': FeaturesDict({
'Identity_No': int64,
}),
'image': Image(shape=(218, 178, 3), dtype=uint8),
'landmarks': FeaturesDict({
'lefteye_x': int64,
'lefteye_y': int64,
'leftmouth_x': int64,
'leftmouth_y': int64,
'nose_x': int64,
'nose_y': int64,
'righteye_x': int64,
'righteye_y': int64,
'rightmouth_x': int64,
'rightmouth_y': int64,
}),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
les attributs | FonctionnalitésDict | |||
attributs/5_o_Clock_Shadow | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Arched_Eyebrows | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Attrayant | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Bags_Under_Eyes | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Chauve | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Franges | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Big_Lips | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Big_Nose | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Black_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Blond_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/flou | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Brown_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Bushy_Eyebrows | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Joufflu | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Double_Chin | Tenseur | bouffon | ||
attributs/lunettes | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Barbiche | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Gray_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Heavy_Makeup | Tenseur | bouffon | ||
attributs/High_Cheekbones | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Homme | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Mouth_Slightly_Open | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Moustache | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Narrow_Eyes | Tenseur | bouffon | ||
attributs/No_Beard | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Oval_Face | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Pale_Skin | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Pointy_Nose | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Receding_Hairline | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Rosy_Cheeks | Tenseur | bouffon | ||
attributs/pattes | Tenseur | bouffon | ||
attributs/souriant | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Straight_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Wavy_Hair | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Porter_Boucles d'oreilles | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Porter_Chapeau | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Wearing_Lipstick | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Porter_Collier | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Wearing_Necktie | Tenseur | bouffon | ||
attributs/Jeune | Tenseur | bouffon | ||
identité | FonctionnalitésDict | |||
identité/Identity_No | Tenseur | int64 | ||
image | Image | (218, 178, 3) | uint8 | |
Repères | FonctionnalitésDict | |||
points de repère/lefteye_x | Tenseur | int64 | ||
points de repère/lefteye_y | Tenseur | int64 | ||
monuments/leftmouth_x | Tenseur | int64 | ||
monuments/leftmouth_y | Tenseur | int64 | ||
monuments/nez_x | Tenseur | int64 | ||
repères/nez_y | Tenseur | int64 | ||
points de repère/righteye_x | Tenseur | int64 | ||
points de repère/righteye_y | Tenseur | int64 | ||
monuments/rightmouth_x | Tenseur | int64 | ||
monuments/rightmouth_y | Tenseur | int64 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised
) :None
Figure ( tfds.show_examples ) :
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
- Citation :
@inproceedings{conf/iccv/LiuLWT15,
added-at = {2018-10-09T00:00:00.000+0200},
author = {Liu, Ziwei and Luo, Ping and Wang, Xiaogang and Tang, Xiaoou},
biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/250e4959be61db325d2f02c1d8cd7bfbb/dblp},
booktitle = {ICCV},
crossref = {conf/iccv/2015},
ee = {http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICCV.2015.425},
interhash = {3f735aaa11957e73914bbe2ca9d5e702},
intrahash = {50e4959be61db325d2f02c1d8cd7bfbb},
isbn = {978-1-4673-8391-2},
keywords = {dblp},
pages = {3730-3738},
publisher = {IEEE Computer Society},
timestamp = {2018-10-11T11:43:28.000+0200},
title = {Deep Learning Face Attributes in the Wild.},
url = {http://dblp.uni-trier.de/db/conf/iccv/iccv2015.html#LiuLWT15},
year = 2015
}