文件名称：FFHQ-Aging-Dataset:FFHQ老化数据集
文件大小：3.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 18:08:32
Python
FFHQ老化数据集 || 概述 FFHQ-Aging是人脸数据集，旨在对年龄转换算法以及许多其他可能的视觉任务进行基准测试。 该数据集是NVIDIA 的扩展，在70,000张原始FFHQ图像的基础上，它还包含每个图像的以下信息： 性别信息（具有信心分数的男性/女性） 年龄段信息（10个班级，得分为可信度） 头部姿势（俯仰，横摇和偏航） 眼镜类型（无，正常或黑暗） 眼遮挡得分（0-100，每只眼睛的得分不同） 完整的语义图（19个类，基于CelebAMask-HQ标签） 如果您将此数据集用于您的工作，请引用我们的论文： 寿命年龄转换综合Roy Or-El，Soumyadip Sengupta，Ohaad Fried，Eli Shechtman，Ira Kemelmacher-Shlizerman ECCV 2020 数据集统计 以下直方图显示了每个性别的年龄段分布。 性别标签和置信度，年龄
【文件预览】：
FFHQ-Aging-Dataset-master
----deeplab.py(10KB)
----run_deeplab.py(3KB)
----get_ffhq_aging.sh(109B)
----LICENSE.txt(2KB)
----images()
--------dataset_samples_github.png(1.93MB)
--------age_distribution.png(106KB)
----utils.py(3KB)
----requirements.txt(36B)
----download_ffhq_aging.py(18KB)
----get_ffhq_aging.bat(125B)
----README.md(9KB)
----pydrive_utils.py(999B)
----.gitignore(68B)
----ffhq_aging_labels.csv(4.75MB)
----data_loader.py(1KB)