rmokady/SDIP_bicycle

SDIP-bicycles数据集是一个多领域图像数据集，包含从Flickr和LSUN数据集中爬取并经过处理的图像。数据集通过一种自动化的方法从互联网上收集的原始图像中筛选出适合StyleGAN训练的图像。数据集包含四个领域：SD-Dogs（126K张图像，分辨率1024X1024）、SD-Elephants（39K张图像，分辨率512X512）、SD-Bicycles（96K张图像，分辨率256X256）和SD-Horses（162K张图像，分辨率256X256）。数据集的预处理步骤包括使用现成的对象检测器裁剪主要对象并重新缩放，然后通过复杂的StyleGAN友好过滤步骤去除异常图像，同时保持数据集的多样性。数据集以json格式保存，对于SD-Flickr，提供了原始图像的URL和裁剪使用的边界框；对于SD-LSUN，提供了图像标识符和边界框。此外，还提供了使用每个图像领域训练的预训练StyleGAN2模型的权重。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

SDIP-bicycles

数据集特征

• 名称: image
• 数据类型: image

数据集分割

• 训练集:
  • 示例数量: 96360
  • 数据大小: 1463346443.24字节

数据集大小

• 下载大小: 1449598874字节
• 数据集总大小: 1463346443.24字节

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 分割: train
  • 路径: data/train-*

数据集内容

• 图像分辨率: 256X256
• 图像数量: 96K

数据集处理

• 预处理: 使用现成的对象检测器进行主对象裁剪和重新缩放
• 过滤步骤: 移除异常图像同时保持数据集多样性，以适应StyleGAN2生成器的训练

数据集格式

• SD-Flickr: 提供原始图像的URL和用于裁剪的边界框
• SD-LSUN: 提供图像标识符和边界框

附加资源

• 预训练模型: 提供每个图像域的预训练StyleGAN2模型权重