mario-dg/dreambooth-cell-images
收藏Hugging Face2024-03-26 更新2024-06-11 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/mario-dg/dreambooth-cell-images
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
该数据集是作为硕士研究和论文的一部分创建的，旨在生成逼真的亮场显微镜图像以增强数据集。研究的下游目标是增强细胞检测对象，增加对象检测模型的数据集大小。数据集包含多个类别：每个概念的真实显微镜图像、通过SD-1.5、SD-2.1和SDXL 1.0模型生成的图像。这些类别用于dreambooth模型训练的概念，共训练了8个模型以评估dreambooth在该领域的可用性。由于时间限制，研究未能测试每个模型的许多超参数配置，也未深入探讨提示工程。
该数据集是作为硕士研究和论文的一部分创建的，旨在生成逼真的亮场显微镜图像以增强数据集。研究的下游目标是增强细胞检测对象，增加对象检测模型的数据集大小。数据集包含多个类别：每个概念的真实显微镜图像、通过SD-1.5、SD-2.1和SDXL 1.0模型生成的图像。这些类别用于dreambooth模型训练的概念，共训练了8个模型以评估dreambooth在该领域的可用性。由于时间限制，研究未能测试每个模型的许多超参数配置，也未深入探讨提示工程。
提供机构：
mario-dg
原始信息汇总
数据集概述
基本信息
- 数据集名称: Dreambooth Brightfield Microscopy
- 许可证: MIT
- 语言: 英语
- 任务类别: 文本到图像
- 标签: 生物学, 显微镜, 明场
- 大小类别: 1K<n<10K
数据集特征
- image: 图像类型
- prompt: 字符串类型
- class_name: 字符串类型
数据集拆分
- 训练集: 5560个样本, 数据大小3307884193.56字节, 下载大小2737134316字节
配置
- 默认配置: 训练数据路径为
data/train-*
数据集内容
- 包含真实显微镜图像和由不同扩散模型生成的图像，每个概念一个类别。
- 用于训练的模型包括SD-1.5, SD-2.1, SDXL 1.0，共训练了8个模型。
- 测试了多种配置，包括扩散模型架构、训练数据大小和概念训练。
