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图像生成开源数据集资源汇总

 

重点标签 MetFaces、FFHQ、Oxford 102 Flower、CelebAMask-HQ、WHOOPS!、Cityscapes 数据集、深度学习资源

文章摘要

本文介绍了多个用于深度学习的数据集，包括人脸图像、花卉分类、人脸解析、常识推理挑战以及城市景观的语义分割。以下是对这些数据集的详细摘要：

1. MetFaces – 包含1336张1024×1024分辨率的高质量PNG人脸图像，通过大都会艺术博物馆收藏API下载并使用dlib自动对齐和裁剪。

2. Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ) – 包含70,000张同样分辨率的高质量PNG图像，具有年龄、种族和背景的多样性，以及对配饰的良好覆盖，图片从Flickr抓取并使用dlib自动对齐和裁剪。

3. Oxford 102 Flower – 一个包含102个花卉类别的图像分类数据集，每个类别包含40至258张图像，展现了比例、姿势和光线的多样性。

4. CelebAMask-HQ – 一个大规模人脸图像数据集，包含30,000张高分辨率人脸图像，每张图像都有对应的面部属性分割掩码，掩码手工注释，尺寸为512 x 512，涵盖19种面部成分和配件。

5. WHOOPS! – 包含500张合成图像和10,874个注释，旨在挑战AI模型对常识和组合特性的推理能力，使用文本到图像模型生成图像。

6. Cityscapes – 城市景观数据集，包含从德国驾驶车辆拍摄的标记视频的静止图像，用于语义分割任务，包含2975个训练图像文件和500个验证图像文件。

此外，文章还提供了技术专栏链接，如多模态大模型解读、Tranformer系列、ICCV2023论文解读等，以及极市平台的动态更新和资源整理信息。

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原文作者: 极市平台