高清人脸数据集—FFHQ

【数据集处理】FFHQ如何进行人脸对齐,Aligned and cropped images at 1024×1024 人脸对齐是一种图像处理技术,旨在将图像中的人脸部分对齐到一个标准位置或形状。在许多情况下,这通常涉及将眼睛、鼻子和嘴巴等关键点对齐到特定的位置。通过这种方式,所有的人脸图像可以有一个一致的方向和尺寸,从而方便后续的处理和分析。 阅读详情
AI摘要

FFHQ是英伟达开发的高分辨率人脸数据集,用于训练GAN模型,包含70000张多样化人脸图片,可用于人脸属性分析和分割。介绍数据来源、组织结构与下载方法,以及其在AI研究中的作用。

FFHQ全称Flickr-Faces-Hight-Quality(Flickr-Faces-HQ)是英伟达作为生成对抗网络(GAN)的基准创建的,也用于Style GAN的训练数据集中,于2019年开源。FFHQ是一个高质量的人脸数据集,包含1024x1024分辨率的70000张PNG格式高清人脸图像,在年龄、种族和图像背景上丰富多样且差异明显,在人脸属性上也拥有非常多的变化,拥有不同的年龄、性别、种族、肤色、表情、脸型、发型、人脸姿态等,包括普通眼镜、太阳镜、帽子、发饰及围巾等多种人脸周边配件,因此该数据集也是可以用于开发一些人脸属性分类或者人脸语义分割模型的。FFHQ的图像从Flickr上爬取,且均有许可才会下载,并使用了dlib进行人脸对齐和裁剪,之后使用算法移除了一些非真实人脸如雕像、画作及照片等图像。
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Flickr [1-2] ,雅虎旗下图片分享网站。为一家提供免费及付费数位照片储存、分享方案之线上服务,也提供网络社群服务的平台。其重要特点就是基于社会网络的人际关系的拓展与内容的组织。这个网站的功能之强大,已超出了一般的图片服务,比如图片服务、联系人服务、组群服务。

FFHQ高清人脸数据集主要存储于谷歌云盘。
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数据集统计分析:
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对于需要单独训练和验证集的用例,指定了前 60,000 张图像用于训练,其余 10,000 张图像用于验证。 然而,在 StyleGAN 论文中,使用了所有 70,000 张图像进行训练。

已经明确确保数据集中没有重复的图像。 但是,请注意,如果从同一图像中提取了多个不同的人脸,则 in-the-wild 文件夹可能包含同一图像的多个副本。

可以直接从 Google Drive 获取数据,也可以使用提供的下载脚本。 该脚本通过自动下载所有请求的文件、验证它们的校验和、在出错时多次重试每个文件以及使用多个并发连接来最大化带宽,使事情变得更加容易。

> python download_ffhq.py -h
usage: download_ffhq.py [-h] [-j] [-s] [-i] [-t] [-w] [-r] [-a]
                        [--num_threads NUM] [--status_delay SEC]
                        [--timing_window LEN] [--chunk_size KB]
                        [--num_attempts NUM]

Download Flickr-Face-HQ (FFHQ) dataset to current working directory.

optional arguments:
  -h, --help           show this help message and exit
  -j, --json           download metadata as JSON (254 MB)
  -s, --stats          prin
【数据集】Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 数据集介绍,官网下载 Flickr-Faces-HQ(FFHQ)是一个高质量的人脸图像数据集,最初是为生成对抗网络(GAN)设计的基准。这个数据集包含了丰富的人脸图像,涵盖了不同的年龄、种族和背景,为机器学习和计算机视觉研究提供了宝贵的资源。数据来源:这些图像是从Flickr上爬取的,因此它们继承了该网站的所有偏见。图像分辨率:所有图像的分辨率都是1024×1024,共有70,000张PNG格式的高质量图像。多样性:数据集中包含了各种配饰,如眼镜、太阳镜、帽子等。许可证。 阅读详情

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FFHQ全称Flickr-Faces-High-Quality(Flickr-Faces-HQ),最初是作为生成式对抗网络(GAN)的基准创建的,也用于StyleGAN的训练数据集中,并由英伟达于2019年开源。CVPR_2019Flickr-Faces-HQ (FFHQ)其由 70,000 张分辨率为 1024×1024 的高质量 PNG 图像组成,在年龄、种族和图像背景方面包含相当大的差异。它对眼镜、太阳镜、帽子等配饰也有很好的覆盖。

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