CelebA-HQ数据集下载指南

简介

CelebA-HQ数据集是一个高质量的人脸图像数据集，包含30,000张分辨率为1024x1024的图像。该数据集是CelebA数据集的升级版，适用于人脸识别、图像生成和计算机视觉等领域的研究和应用。

数据集特点

• 分辨率多样：数据集包含多种分辨率的图像，包括64x64、128x128、256x256、512x512和1024x1024。
• 高质量图像：所有图像均为高分辨率，适合用于训练高精度的模型。
• 详细标注：图像附带人脸关键点和属性信息，便于进行多任务学习。

下载步骤

1. 下载合并解压img_celeba.7z：
   • 下载链接提供14个压缩包分卷（001-014），合并后解压得到202,599张原图。
   • 使用命令行工具合并压缩包：
     • Linux: cat img_celeba.7z.0** > img_celeba.7z
     • Windows: copy /B img_celeba.7z.0** img_celeba.7z
2. 下载list_landmarks_celeba.txt：
   • 该文件包含人脸关键点信息，用于后续处理。
3. 获取h5tool.py：
   • 从GitHub仓库中获取h5tool.py脚本，用于生成数据集。
4. 创建目录结构：
   • 创建celeba-hq目录，并在其中创建不同分辨率的子目录（如celeba-64、celeba-128等）。
5. 下载.dat数据：
   • 下载nVidia官方提供的.dat数据，包含30个压缩包和img_list.txt。
6. 配置环境：
   • 创建Python 2.7的虚拟环境，并安装必要的依赖包（numpy、scipy、pillow、h5py、cryptography）。
7. 生成数据集：
   • 修改h5tool.py中的路径配置，运行脚本生成不同分辨率的图像数据集。

注意事项

• 数据集生成过程可能需要较长时间，建议在性能较好的机器上进行。
• 确保所有文件路径正确，避免因路径错误导致生成失败。

参考

• 该数据集的生成方法参考了CSDN博客文章，详细步骤可查阅相关文章。

联系我们

• 如有任何问题或建议，欢迎通过GitHub Issues联系我们。

下载链接

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