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一、LSUN数据集
LSUN数据集
是一个大规模图像数据集,出自论文《LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop》。这个数据集基于人类在循环中进行深度学习的构建,包含10个场景类别
和20个对象类别
,共计约100万张
标记图像。相比ImageNet,LSUN数据集的标注更为丰富,不仅标注了图片中的主要物体,还进行了场景标注。
LSUN数据集
的挑战赛主要集中于场景理解,包括场景对象检索、室外场景分割、RGB-D 3D物体检测和显著性检测等。每个类别的图像以LMDB格式存储,并且数据库被压缩。此外,LSUN数据集借助深度学习自动标注图片,这在一定程度上提高了标注的准确性和效率。
LSUN官网:
http://dl.yf.io/lsun/
主要提供迅雷网盘资源,部分子集提供百度网盘资源,若资源失效,可私信。
1. 对象类别
子集名 | 大小 | 迅雷网盘 | 百度网盘 |
---|---|---|---|
airplane.zip | 34G | https://pan.xunlei/s/VNsMpyqDcNGFd1zskghCM-Q7A1?pwd=3n7i | - |
bicycle.zip | 129G | https://pan.xunlei/s/VNsMrXSh-AYMjRnAmbyR6SBUA1?pwd=effm | - |
bird.zip | 65G | https://pan.xunlei/s/VNsMrjpFVn9B2fIYL67L0I8sA1?pwd=q2u9# | - |
boat.zip | 86G | https://pan.xunlei/s/VNsMrr13PO2w6n1GBFocLAslA1?pwd=4jz5# | - |
bottle.zip | 64G | https://pan.xunlei/s/VNsMrzEwrPTHJC5aD0_g9DJtA1?pwd=g9xa# | - |
bus.zip | 24G | https://pan.xunlei/s/VNsMs7Df4fM0LGE6EXRjhXknA1?pwd=x2js# | - |
car.zip | 173G | https://pan.xunlei/s/VNsMsX1-fP2Z9jHm0D4yUKvsA1?pwd=v7ts# | - |
cat.zip | 42G | https://pan.xunlei/s/VNsMtk_5jHUhhtpwQeQVXgCqA1?pwd=qws7# | 点击保存 |
chair.zip | 116G | https://pan.xunlei/s/VNsMsSQ3-GGhhUofPw4r8uxnA1?pwd=qmcg# | - |
cow.zip | 15G | https://pan.xunlei/s/VNsMsGHhdZNnO7SyesW4Ztf9A1?pwd=wygn# | - |
dining_table.zip | 28G | https://pan.xunlei/s/VNsMslMNfP2Z9jHm0D4yUQRTA1?pwd=wkys# | - |
dog.zip | 145G | https://pan.xunlei/s/VNsMsgZ-Fb9C-ezM4N20WFcKA1?pwd=2k5d# | - |
horse.zip | 69G | https://pan.xunlei/s/VNsMssDVEbTKO8yCCDYNIbjrA1?pwd=qhg9# | - |
motorbike.zip | 42G | https://pan.xunlei/s/VNsMswF7T-u63eBevxxnLL9kA1?pwd=sjhs# | - |
person.zip | 477G | 处理中 | - |
potted_plant.zip | 43G | https://pan.xunlei/s/VNsMt2CHW1U0SNN-00sJAXIpA1?pwd=vc99# | - |
sheep.zip | 18G | https://pan.xunlei/s/VNsMtCKVrOa2taJAKquJMU69A1?pwd=assg# | - |
sofa.zip | 56G | https://pan.xunlei/s/VNsMtGP2EyH0or7Y0iqkZSAlA1?pwd=xxmb# | - |
train.zip | 43G | https://pan.xunlei/s/VNsMtKM-T-u63eBevxxnLd5mA1?pwd=jw6k# | - |
tv-monitor.zip | 46G | https://pan.xunlei/s/VNsMtOIi-Ad39A1PWiWuX5QZA1?pwd=nzcj# | - |
2.场景类别
子集名 | 大小 | 迅雷网盘 | 百度网盘 |
---|---|---|---|
bedroom_train_lmdb.zip | 43G | https://pan.xunlei/s/VNsMvpc10mMVz408-K2shU7HA1?pwd=bspt# | 点击保存 |
bedroom_val_lmdb.zip | 4M | https://pan.xunlei/s/VNsMvtfIIr08EasS6gspQ_DgA1?pwd=9f8w# | 点击保存 |
bridge_train_lmdb.zip | 15G | https://pan.xunlei/s/VNsMvw4pofDXGR1puNVR9UEKA1?pwd=rjit# | 点击保存 |
bridge_val_lmdb.zip | 6M | https://pan.xunlei/s/VNsMvz7oWunvYYjhqBnySr_jA1?pwd=q5ex# | 点击保存 |
categories.txt | 110 | https://pan.xunlei/s/VNsMx9Riiu44x9s7itfEU0K1A1?pwd=g29z# | - |
church_outdoor_train_lmdb.zip | 2G | https://pan.xunlei/s/VNsMw1MDofDXGR1puNVR9WF8A1?pwd=nunq# | 点击保存 |
church_outdoor_val_lmdb.zip | 6M | https://pan.xunlei/s/VNsMw8V5-hvqBJgi1qtr6wJYA1?pwd=d39n# | 点击保存 |
classroom_train_lmdb.zip | 3G | https://pan.xunlei/s/VNsMwC9LcVhkZYojgo4yh22GA1?pwd=b4cp# | 点击保存 |
classroom_val_lmdb.zip | 6M | https://pan.xunlei/s/VNsMwEzluYR5M8H0sGGg_H_gA1?pwd=xtnr# | 点击保存 |
conference_room_train_lmdb.zip | 4G | https://pan.xunlei/s/VNsMwIYWuYR5M8H0sGGg_IUNA1?pwd=dx9i# | 点击保存 |
conference_room_val_lmdb.zip | 5M | https://pan.xunlei/s/VNsMwNGNiu44x9s7itfETUl4A1?pwd=p7d4# | 点击保存 |
dining_room_train_lmdb.zip | 11G | https://pan.xunlei/s/VNsMwQOPpY9faJUoxvG07XrKA1?pwd=t2g4# | 点击保存 |
dining_room_val_lmdb.zip | 5M | https://pan.xunlei/s/VNsMwTFW-hvqBJgi1qtr72uKA1?pwd=wmhv# | 点击保存 |
kitchen_train_lmdb.zip | 33G | https://pan.xunlei/s/VNsMwVfNmgpBpp-T2w4KrfAjA1?pwd=kz4b# | 点击保存 |
kitchen_val_lmdb.zip | 5M | https://pan.xunlei/s/VNsMwZu4q2dzBmFZcz87WmweA1?pwd=5fc5# | 点击保存 |
living_room_train_lmdb.zip | 21G | https://pan.xunlei/s/VNsMwctMgUrzF8slPQVL0QmnA1?pwd=2ywb# | 点击保存 |
living_room_val_lmdb.zip | 5M | https://pan.xunlei/s/VNsMwf651laPGRtbkIRLX0AoA1?pwd=5mcn# | 点击保存 |
restaurant_train_lmdb.zip | 13G | https://pan.xunlei/s/VNsMwi-Ew4uUuHGOE-ziTwx9A1?pwd=cxec# | 点击保存 |
restaurant_val_lmdb.zip | 6M | https://pan.xunlei/s/VNsMwnJknYFDIQjHDLQ73jcdA1?pwd=fe3c# | 点击保存 |
test_lmdb.zip | 172M | https://pan.xunlei/s/VNsMwuvHmgpBpp-T2w4Krmm-A1?pwd=ka2m# | - |
tower_train_lmdb.zip | 11G | https://pan.xunlei/s/VNsMwxvOmgpBpp-T2w4Krn_CA1?pwd=4739# | 点击保存 |
tower_val_lmdb.zip | 5M | https://pan.xunlei/s/VNsMx-CsLjFWCauPJFcoL2ZcA1?pwd=2rkk# | 点击保存 |
二、FFHQ数据集
FFHQ数据集全称Flickr-Faces-Hight-Quality,是英伟达为生成对抗网络(GAN)设计的基准,并也用于StyleGAN的训练数据集中。该数据集于2019年开源,是一个高质量的人脸图像数据集,包含了70,000张PNG格式的高清人脸图像,每张图像的分辨率均为1024×1024。这些图像在年龄、种族和图像背景上丰富多样且差异明显,同时在人脸属性上也具有很多变化,如不同的年龄、性别、种族、肤色、表情、脸型、发型和人脸姿态等。此外,数据集中还包括了各种配饰,如普通眼镜、太阳镜、帽子、发饰及围巾等。
FFHQ数据集的图像来源于Flickr,所有图像均经过许可才下载,并使用了dlib进行人脸对齐和裁剪。在数据处理过程中,算法还移除了非真实人脸图像,如雕像、画作及照片等。该数据集主要存储于谷歌云盘,并且每张图像都带有多种属性标签,这些标签可用于训练和评估计算机视觉系统。
在机器学习和计算机视觉研究中,FFHQ数据集提供了宝贵的资源。前60,000张图像通常用于训练,而剩余的10,000张则用于验证。与CelebA-HQ数据集相比,FFHQ数据集更大、更具多样性,因此更适合用于高质量人脸生成任务。
FFHQ1024数据集
:链接:https://pan.baidu/s/1HSpDKECnZINb3nevqoFSBg?pwd=yuq9
提取码:yuq9
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