ResNet学习目标什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet网络结构的特点利用ResNet完成图像分类ResNet原理：残差学习思想传统的深度神经网络在前向传播过程中，每一层试图直接学习一个复杂的非线性映射（H(x)），随着网络深度加深，这种映射可能变得非常复杂且难以优化。ResNet提出了一个假设：对于深层网络，与其让每一层学习一个全局映射，不如让它学习输入与期望输出之间的残差（
Street Scene数据集 是一个较新的数据集，包含４６个训练片段和３５个测试片段，分辨率为１２８０×７２０，是采集自包含自行车道和人行道的双行道场景． 数据集很有挑战性，因为发生了各种各样的活动，例如汽车驾
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2024-02-14 22:48:13
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。1 概念人脸识别任务分为 人脸验证(1:1，Face Verification)和 人脸识别(1:N，Face Recognition) 两种。人脸验证是给定一对图像，判定是否是同一个人；人脸识别是给定一张图像，判断其是图像底库中的谁。性能度量需要三个数据集，分别是：底库数据集 G(gallary);测试集p_G，由属于G中的人员的且与G已包含的不同的图像组成 (库内人员的测试图像)
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2024-03-19 13:12:10
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Dataset之CelebA&man2woman：CelebA&man2woman 数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略目录CelebA&man2woman 数据集的简介1、CelebA2、man2womanCelebA&man2woman 数据集的安装CelebA&man2woman 数据集的使用方法...
原创
2021-06-15 21:23:44
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原创
2022-04-22 16:42:42
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StyleMapGAN、有趣的风格迁移——评测【一】 StyleMapGAN 基于 StyleGAN2 改进
原创
2022-11-08 17:06:09
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MTCNN 级联卷积神经网络的理解Vlog2一、论文复现-样本生成网上对于MTCNN样本的选择，用的比较多的是Celeba和wider face，在看过两个数据集的标签后，果断偷懒选择Celeba数据集（因为标签文件比较简单，同时数据集中都是单个人脸的图片，对于数据的制作比较方便，但是Celeba数据集是存在着一些问题的，博主下面开始介绍）。观察样本-秀儿Celeba：celeba数据集标签框是偏
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2023-09-17 10:19:14
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1. FaceMask CelebA数据集FaceMask CelebA是模拟的口罩人脸数据集，粘贴的人脸蒙版图像（RGBA）从从网上下载，裁剪完面部的最小区域后，将其粘贴到相应的位置。FaceMask_CelebA数据集中，包括 202599 张口罩人脸图像和人脸bbox标签。应用项目：人脸检测URL: https://github.com/sevenHsu/FaceMask_Cele
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2024-07-22 13:37:08
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从dataset类里可以看到如下数据集from .caltech import Caltech101, Caltech256
from .celeba import CelebA
from .cifar import CIFAR10, CIFAR100
from .cityscapes import Cityscapes
from .clevr import CLEVRClassification
原创
2024-04-19 14:58:57
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torchvision.datasets *torchvision.models *Caltech CelebA CIFAR Cityscsforms *from torc
原创
2022-11-01 16:54:53
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目录人脸数据集1.Helen Face2.CelebA (Celebrity Attribute)3.CelebA-HQ4.FFHQ（Flickr-Faces-HQ）场景数据集1.MS COCO (Common Objects in Context)2.ImageNet3.Places2街景数据集1.Paris StreetView2.Cityscapes纹理数据集DTD（Describable
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2023-10-26 17:43:59
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图像修复使用率最高数据集总结 1. Places2 Challenge Dataset [33]、2. CelebA Dataset [15]、Paris StreetView Dataset
原创
2022-09-21 11:34:09
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数据集WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detectionWIDER Face总共62个场景的文件夹，每个文件夹中多张图片文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置，表示意义如下：Celeba两个文件夹分别表示来源不同的图片。It contains 5,590 LFW images and 7,8
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2023-10-16 13:20:00
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人脸属性识别已经是一个解决的比较好的问题了。这里是花了一天时间做的一个简单的验证性项目。工程完整代码(GitHub)在训练数据使用CUHK的 Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset . 该数据集有40个属性标定(Attribute Label). 情况如下[1]：CelebA Label分布(蓝色为正样本)可见其中各个Label的正负样
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2024-02-21 20:36:23
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一些理论性的生成对抗网络GAN的实现包括:DCGAN, LSGAN, WGAN, WGAN-GP, BEGAN,还有DRAGAN。
这篇文章执行了与论文结构相同的模型结构，并在没有进行择优挑选的情况下将其与CelebA数据集进行了比较。
内容
特征
模型
数据集
CelebA
结果
DCGAN
LSGAN
WGAN
WGAN-GP
BEGAN
DRAGAN
结论
使用
要求
类似的工作
特征
模型
import torch
import torchvision
from torchvision import datasets,transforms
dataroot = "data/celeba" # 数据集所在文件夹
# 创建数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root=dataroot,
transf
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2024-04-02 19:48:37
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在我们的例子中，map-style已经可以了，因为对于 CelebA 和 DigiFace1M 数据集，我们知道其中的图像总数。当在有大量小图像的数
原创
2024-07-30 15:06:01
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MTCNN：一种新的级联CNNs框架，用于联合人脸检测和对齐提出了一种有效的方法来进行在线困难样本挖掘，以提高性能 该算法训练数据来源于wider和celeba两个公开的数据库，wider提供人脸检测数据，在图上标注了人脸框groundtruth的坐标信息，celeba提供了5个landmark点的数据。1、数据来源人脸数据集widerface，仅提供了大量的
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2024-08-08 22:25:46
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名人人脸数据集(CelebA)是一个大型的人脸属性数据集，拥有超过200.000张名人图片，每张图片有40个属性注释。训练和测试集
原创
2024-05-15 11:56:22
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人脸图像数据集CelebA 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。VGGFace2 最大的人脸图像数据集之一，VGGFace2包含从谷歌搜索引擎下载的图像。这些脸因年龄、姿势和种族而不同。每个受试者平均有362张图像。AFLW2K3D 该数据集包含2000个面部图像，所有标注了3D人脸特征点。它是用来评估三维人脸特征点检测模型的。PubFig
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2024-02-07 23:08:36
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