如何获取CelebA-HQ的数据集

最新推荐文章于 2024-12-18 18:58:49 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python 小程序
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52188519
CelebA-HQ数据集下载【详细明了版】分辨率包括【64，128，256，512，1024】
zik的博客
08-09 1万+
CelebA-HQ 是在ICLR2018上,nVidia发表了一篇名为Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation的论文,文中通过训练高分辨率GAN生成了一个新的人脸数据集CelebA-HQ.CelebA是港科大汤晓鸥组收集的人脸数据集(总共200k图片),包括了人脸特征点(landmark),人脸属性(attribute)等信息,详细介绍参考链接[1]和[2]
【免费下载】 CelebA-HQ数据集下载指南
gitblog_06593的博客
09-20 1855
CelebA-HQ数据集下载指南 【下载地址】CelebA-HQ数据集下载指南 CelebA-HQ数据集是一个高质量的人脸图像数据集，包含30，000张分辨率为1024x1024的图像。该数据集是CelebA数据集的升级版，适用于人脸识别、图像生成和计算机视觉等领域的研究和应用 ...
celebA-HQ数据集(全)下载
wjijiu的博客
03-08 1995
（64，128, 256, 512, 1024）全部有。
CelebA数据集
03-26
官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html。本次上传时starGAN 使用的部分
【免费下载】 CelebA-HQ数据集：高质量人脸图像的宝库
gitblog_06571的博客
09-20 2150
CelebA-HQ数据集：高质量人脸图像的宝库 项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/8a929 项目介绍 CelebA-HQ数据集是一个专为计算机视觉研究设计的高质量人脸图像数据集，包含30,000张分辨率为1024x1024的图像。作为CelebA数据集的升级版，CelebA-HQ不仅提供了更高分辨率的图像，还保留了原始数据集的...
CELEBA-HQ-1024.pt
01-10
High-resolution Face Swapping via Latent Semantics Disentanglement
CelebA-HQ-Face-Identity-Recognition-PyTorch:CelebA HQ人脸身份识别数据集
03-12
CelebA HQ人脸身份识别PyTorch 该存储库提供了使用PyTorch的CelebA HQ人脸身份识别模型。 数据集 面部身份识别数据集 有307个身份。 每个身份都有15张以上的图片。 有4,263张火车图像。 有1,215张测试图像。 ...
CelebAMask-HQ:大规模的人脸数据集，用于人脸解析，识别，生成和编辑
05-07
CelebAMask-HQ是一个大规模的面部图像数据集，通过遵循CelebA-HQ从CelebA数据集中选择了30,000张高分辨率面部图像。 每个图像具有对应于CelebA的面部属性的分割蒙版。 CelebAMask-HQ口罩采用512 x 512尺寸手动注释...
celeba数据集.zip
09-29
《CelebA人脸数据集详解及应用》 CelebA数据集，全称为"Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset"，是计算机视觉领域中一个广泛使用的大型人脸属性数据集。它由香港中文大学多媒体实验室（MMLAB）在...
Multi-Modal Celeba-HQ数据集
Miss_leading的博客
12-18 965
创建MM celeba-hq数据集
celebA数据集（StarGAN）
01-20
celebA数据集（StarGAN），由于直接命令行下载一般很难下载成功，这里我把它放在百度云盘中以供大家下载
Celeba-HQ生成.zip
06-24
Celeba-HQ高清人脸生成代码,基于github上的代码做了修改
CelebA_人脸数据集 百度云
03-30
CelebA_人脸数据集（21G）百度云链接
制作CelebA-HQ数据集（所有文件全在百度网盘，永久可用）
qq_41048761的博客
04-01 3982
目录1、下载img_celeba.7z2、下载 list_landmarks_celeba.txt3、下载celeba-hq-deltas文件夹4、下载python文件5、在命令行里面运行程序生成图像整个文件夹的目录如下：CelebA img_celeba.7z img_celeba img_celeba list_landmarks_celeba.txt celeba-hq-deltas C
生成CelebA-HQ数据集
bigbigvegetable的博客
11-10 1798
笔者水平有限，有错望纠 1.下载CelebA中的img_celeba.7z，文件是14个压缩包分卷,分别是001-014。 2.将14个分卷文件合并,具体命令如下 cat img_celeba.7z.0** > img_celeba.7z 解压文件,命令如下unzip img_celeba.7z,得到img_celeba文件夹 但是出现报错说，文件格式 unzip 无法识别出来 原因是后缀名为“.7z"的文件需要7zip解压，于是先安装7zip： sudo apt-...
CelebA-HQ (256*256, 512*512)数据集资源分享
KOALAaaaaaa的博客
01-14 4600
celeba-HQ现成数据集，无需自己进行resize处理
[GAN]CelebA&CelebAMask-HQ数据集
“知识最大的敌人不是无知，而是错觉”
02-25 5743
在往服务器传数据集，间隙把最近看到的数据集整理一下。最近在构思实验写代码，之前发的两篇论文VCNet和FT-TDR两篇文章只整理了文章的方法，今天会把两篇文章的实验和数据对比补充上来。 昨天下午面试了网易的CV实习生，HR小姐姐很nice，说我对自己剖析得很深刻（感谢咯）。希望未来能有幸去杭州体验半年社畜生活。 不过还是希望最近能专注于毕业设计，最好能赶上MM的投稿吧，学长给留的周三ddl的任务我现在还没弄完，555，都怪前两天偷懒打游戏（和男票玩帝国时代，不过也算是提供情绪价值+锻炼决策复盘能力了哈哈）.
推荐项目：CelebA-HQ-Modified - 高质量人脸图像数据集的高效处理工具
gitblog_00015的博客
06-25 428
推荐项目：CelebA-HQ-Modified - 高质量人脸图像数据集的高效处理工具 celeba-hq-modifiedModified h5tool.py make user getting celeba-HQ easier项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/celeba-hq-modified 在这个数字时代，高质量的数据对于机器学习和人工智能的...
progressive_growing_of_gans celeba celaba-hq数据集
u013412904的专栏
01-12 3024
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 原始版celeba https://pan.baidu.com/s/1eSNpdRG#list/path=%2F    百度网盘 https://github.com/tkarras/progressive_growing_of_gans 中用到的CelebA-HQ  数据集 链接：h
celeba-hq数据集下载
最新发布
05-07
### 如何下载和获取 CelebA-HQ 数据集 #### 准备工作 为了成功下载并处理 CelebA-HQ 数据集，需要完成以下几个部分的工作。以下是详细的说明： 1. **下载原始数据集 `img_celeba`** 原始图像数据可以从官方资源或其他可信镜像站点获得。通常情况下，这些文件是以 `.7z` 的形式提供，并分为多个分卷压缩包。例如，`img_celeba.7z.001`, `img_celeba.7z.002`, ..., `img_celeba.7z.014`。 将所有分卷文件下载至同一目录后，可以通过以下命令将其合并成单个 `.7z` 文件： ```bash cat img_celeba.7z.* > img_celeba.7z ``` 如果尝试使用 `unzip` 工具解压时遇到错误提示 “End-of-central-directory signature not found”，则表明该工具不支持 `.7z` 格式的解压[^1]。此时应改用 `p7zip` 工具来解压文件。 2. **安装并配置 p7zip** 在 CentOS 或其他基于 Linux 的系统中，可通过以下命令安装 `p7zip` 和其命令行工具 `7za`： ```bash sudo yum install -y p7zip ``` 安装完成后，执行以下命令对合并后的 `.7z` 文件进行解压： ```bash 7za x img_celeba.7z ``` 3. **下载 CelebA-HQ Deltas** CelebA-HQ 是通过对原始 CelebA 图像应用一系列增强操作生成的高分辨率版本。为此，需额外下载名为 `CelebA_HQ_deltas` 的增量更新文件。此文件同样可能以 `.rar` 或 `.7z` 形式存在，具体取决于来源网站的选择。 百度网盘提供了其中一个可用链接（注意提取码）： ``` 链接: https://pan.baidu.com/s/1NmhVaCmRNoBYtIxfxkpQ3g 提取码: bmxv ``` 下载完毕后，利用相同方法对其进行解压即可得到所需的 delta 补丁文件集合。 4. **运行转换脚本** 转换过程依赖于 Python 编写的辅助程序——`h5tool.py`，它位于仓库 `willylulu/celeba-hq-modified` 中。克隆该项目到本地环境前，请确保已安装必要的依赖项如 NumPy、Pillow 等库。 ```bash git clone https://github.com/willylulu/celeba-hq-modified.git cd celeba-hq-modified/ pip install -r requirements.txt python h5tool.py --help ``` 接下来按照文档指引调用对应参数启动实际的数据预处理流程，最终会生成 HDF5 (.hdf5) 结构化存储格式的目标成果物。 --- ### 注意事项 - 整体耗时较长：由于涉及大量高清图片以及复杂的计算逻辑，整个准备阶段可能会耗费较长时间； - 存储空间需求大：考虑到源素材加中间产物再加上最后成品三者叠加起来占用的空间总量非常可观，建议提前规划好磁盘容量分配方案以免中途因不足而中断作业进程。 ---
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