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CelebA 人脸数据集 百度云分享

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简介：
简介：CelebA人脸数据集包含数十万张名人面部图像，每张图片都标记了多种属性标签，广泛应用于人脸识别和深度学习研究。百度云提供便捷的数据下载服务。 CelebA人脸数据集（21G）的百度云链接。

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  • CelebA 人脸数据集 百度云分享
    优质
    简介：CelebA人脸数据集包含数十万张名人面部图像，每张图片都标记了多种属性标签，广泛应用于人脸识别和深度学习研究。百度云提供便捷的数据下载服务。 CelebA人脸数据集（21G）的百度云链接。
     
  • 百度云上的人脸数据集下载
    优质
    该资源提供多种人脸图像数据库在百度云上的免费下载，涵盖各种光照、姿态和表情等，适用于人脸识别研究与开发。 人脸数据集在人脸识别、人脸检测及表情识别等领域具有重要作用。这些数据集通常包含大量的人脸图像及其相关信息，用于训练和评估人脸识别算法的性能。它们广泛应用于学术研究与工业应用中。若想获取此类数据集，可以通过官方网站或相关文献找到下载链接及详细信息。同时，在使用时，请遵守法律法规以及数据使用的规范，并尊重数据来源和隐私保护要求。
     
  • coco数据集 val2014.zip 百度云分享
    优质
    COCO数据集val2014版本提供大量图像及其标注信息，涵盖目标检测、分割等领域研究。本百度云资源包含该版本完整文件。 这是微软COCO数据集中的验证数据集2014：val2014.zip，大约包括41K张图片，但不包含这些数据的标签文件。若需要后者，请下载“annotations_trainval2014.zip”。
     
  • 微软MSCOCO val2017验证数据集 百度云分享
    优质
    本资源提供微软MSCOCO val2017验证数据集的百度云下载链接，内含高质量图像及标注信息，适用于视觉识别领域研究与学习。 微软MSCOCO验证数据集 val2017 包含大约5000张图片。
     
  • COCO数据集test2017.zip的百度云链接分享
    优质
    本资源提供COCO数据集test2017版本的百度云下载链接，包含大量图像及标注信息，适用于目标检测与图像分割研究。 微软COCO数据集的测试集2017（test2017.zip）大约包含41k张纯图片数据，不包括标签数据。请注意，COCO数据集中提供的测试数据仅包含图片，没有相应的标签信息（官方未提供），因此在下载前请仔细考虑。
     
  • 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。
     
  • 微软MSCOCO数据集train2017.zip百度云共享
    优质
    该资源为微软MSCOCO数据集中的train2017部分，包含大量图像及其标注信息，适用于计算机视觉研究与开发。提供百度云链接方便下载和使用。 微软的MSCOCO数据集中的train2017部分包含大约118K张图片数据。
     
  • 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)
     
  • 使用CelebA数据集的Pytorch GAN人脸生成代码
    优质
    这段代码利用了流行的CelebA人脸数据库，在PyTorch框架下实现了一种生成对抗网络(GAN)，用于高效逼真地生成面部图像。 使用CelebA数据集的GAN网络生成人脸的Pytorch代码可以在提供的压缩包里找到。