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。 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。FFHQ是一个高质...
Flickr-Faces-HQ数据集(FFHQ) Flickr-Faces-HQ(FFHQ)是高质量的人脸图像数据集,最初创建为生成对抗网络(GAN)的基准: 用于生成对抗网络的基于样式的生成器体系结构Tero Karras(NVIDIA),Samuli Laine(NVIDIA),Timo Aila(NVIDIA) 该数据集包含70,000张分辨率为1024×1024的高质量PNG图像,并且在年龄,种族和图像背景...
a dataset of human faces with a correctly and incorrectly worn mask based on the dataset Flickr-Faces-HQ 基于FFHQ数据集的正确/错误佩戴口罩人脸图像数据集 导读 MaskedFace-Net 是基于数据集 Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 的带有正确或错误佩戴口罩的人脸数据集(133,783 张图像)。 戴口罩似乎是限制 COVID-19...
人脸数据集是深度学习和计算机视觉领域的重要资源之一,对于训练和评估人脸相关的算法和模型具有至关重要的作用。FFHQ(Flickr-Faces-High-Quality)是一个高质量的人脸数据集,包含了1024×1024分辨率的70000张PNG格式高清人脸图像。这些图像涵盖了丰富多样的年龄、性别、种族、肤色、表情、脸型、发型、人脸姿态等属性,以及多...
【FFHQ:Style-GAN论文中用于训练生成逼真人脸的数据集,分辨率1024×1024的70,000张高质量PNG图像,在年龄,种族和图像背景方面存在广泛差异】’Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ)' by NVIDIA Research Projects GitHub: O网页链接 ref:O网页链接 ...
To find out whether your photo is included in the Flickr-Faces-HQ dataset, pleaseclick this linkto search the dataset with your Flickr username. To get your photo removed from the Flickr-Faces-HQ dataset: Go to Flickr and do one of the following: ...
Flickr-Faces-HQ-Retouching (FFHQR) 是一个高质量的人脸修饰图像数据集。 该数据集作为以下论文的一部分发布: AutoRetouch:自动专业面部修饰Alireza Shafaei ( ), James J. Little (UBC), Mark Schmidt (UBC) 2021 年计算机视觉应用冬季会议 (WACV) • • • •视频• ...
Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ) 256x256 艾梦 7枚 CC BY 4.0 计算机视觉 5 119 2021-10-18 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 数据来自互联网, 如果涉及到侵权问题,请联系本人进行删除修改等操作。 文件列表 images256x256.zip images256x256.zip (6950.49M) 下载 File Name Size Update Time ...
To find out whether your photo is included in the Flickr-Faces-HQ dataset, pleaseclick this linkto search the dataset with your Flickr username. To get your photo removed from the Flickr-Faces-HQ dataset: Go to Flickr and do one of the following: ...
Flickr-Faces-HQ (FFHQ) consists of 70,000 high-quality PNG images at 1024×1024 resolution and contains considerable variation in terms of age, ethnicity and image background. It also has good coverage of accessories such as eyeglasses, sunglasses, hats,