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基于Stargan的CelebA数据集应用

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简介：
本研究利用StarGAN模型在CelebA数据集中进行人脸属性编辑与风格迁移实验，探索多任务学习框架下的生成对抗网络性能优化。 适用于StarGAN的CelebA数据集，由于原始数据集在Dropbox上下载困难，尤其是对于无法使用梯子的人群来说更加不便。现在我已经将该数据集搬到了百度云，并分享给大家。

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  • 基于Stargan的CelebA数据集应用
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    本研究利用StarGAN模型在CelebA数据集中进行人脸属性编辑与风格迁移实验，探索多任务学习框架下的生成对抗网络性能优化。 适用于StarGAN的CelebA数据集，由于原始数据集在Dropbox上下载困难，尤其是对于无法使用梯子的人群来说更加不便。现在我已经将该数据集搬到了百度云，并分享给大家。
     
  • StarGAN中的CelebA数据集
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    简介：CelebA数据集是StarGAN研究中广泛使用的人脸属性编辑数据库，包含数十万张名人面部图像及其多种属性标签。 CelebA数据集（StarGAN）由于直接通过命令行下载通常难以成功，因此我将其上传到了百度云盘供大家下载。
     
  • Celeba数据集中Stargan的TensorBoard可视化展示
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    本研究通过TensorBoard对Celeba数据集上训练的StarGAN模型进行了详细的可视化分析，展示了不同阶段生成器与判别器的学习过程及效果。 在使用CelebA数据集训练StarGAN的过程中生成的日志可以通过TensorBoard查看。这些日志包含了训练过程中生成器与判别器的各种损失情况。
     
  • 针对Stargan的CelebA数据集（正确的目录结构）
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    这段简介可以描述为：“针对Stargan的CelebA数据集介绍文档，提供正确使用该数据集的目录结构指引，帮助研究者更好地进行生成对抗网络模型训练与评估。” 适用于Stargan的CelebA数据集已经从原始Dropbox位置搬运到了百度云，并根据2020年2月GitHub上的Stargan作者源码对压缩包内的目录结构进行了调整，以便解压后可以直接训练网络。这个版本优于目前本站其他版本，推荐给大家使用。
     
  • CelebA数据集.zip
    优质
    CelebA数据集包含超过十万个名人面部图像，每个图像都有多达40个属性标签，如性别、年龄范围和面部特征等，适用于人脸检测与识别的研究。 CelebA数据集官网地址是：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
     
  • CelebA数据集分析
    优质
    简介：CelebA数据集包含数十万张名人面部图片，每张图片有40个属性标签。本项目深入探索该数据集，进行图像分类与生成模型研究，为AI学习提供宝贵资源。 StarGAN是CelebA项目的一部分，在该项目的官网上可以找到关于StarGAN的相关资料和使用方法。官网地址为：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html。
     
  • Pytorch-StarGAN-Digits: 非官方Pytorch版本的StarGAN，适用于Digit-5数据集(MNIST...)
    优质
    Pytorch-StarGAN-Digits是一个非官方的Pytorch实现库，用于在MNIST等Digit-5数据集上运行StarGAN模型。 派托克·史塔根·迪格斯StarGAN的非官方Pytorch实现用于生成Digit-5数据集（包括MNIST、SVHN、SynDigits、MNIST-M和USPS）。典型的顶层目录布局如下： ``` ├── build # 编译文件 ├── docs # 文档文件 ├── src # 源代码文件 ├── test # 自动化测试 ├── tools ```
     
  • CelebA-HQ-Face-Identity-Recognition-PyTorch: 用于PyTorch的CelebA HQ人脸身份识别数据集
    优质
    这是一个基于PyTorch框架的人脸识别项目，使用了高质量的CelebA-HQ人脸数据库。该项目致力于实现精确的人脸身份识别功能。 该存储库提供了使用PyTorch的CelebA HQ人脸身份识别模型。数据集包含307个不同的面部身份，每个身份至少有15张以上的图片。训练集中共有4,263张图像，测试集中则有1,215张。 此外，还有一个人脸性别识别数据集，包括了共计30,000张用于区分性别的图片。其中男性和女性的图片数量分别为11,057张和18,943张。训练集中共有23,999张图像，测试集中则有6,001张。 数据集结构如下： - dataset/ - train/ - identity 1/ - identity 2/ ... - test/ - identity 1/ - identity 2/ ... 对于性别识别的数据集，其目录结构为： - dataset/ - train/ - male/ - female/ ... (test部分的详细信息未给出)
     
  • Celeba-HQ生成数据集.zip
    优质
    Celeba-HQ生成数据集是一个包含高清人脸图像的数据集合，旨在促进人脸识别与生成模型的研究和开发。 Celeba-HQ高清人脸生成代码基于GitHub上的代码进行了修改。