在这个特别日子里,举国欢庆,什么都可以缺席,大礼包不行。

本次开源针对CelebAMask-HQ中发丝部分进行细化的数据集。

该数据集可用于发丝分割等方向的研究和探索。

在过去的一年时间里,疫情改变很多人的工作和生活,

博主自然免不了也成为其中一员,非常有幸成为了一名无业游民。

不是别的原因,只是觉得过去近一年过得有点蒙圈,暂时稍微停下来休整一下。

过去一年里,大部分精力,扎在一个让人头疼的领域,

手机上实时发丝级别语义分割里做研究。

真的好南!

前期看了半年多的论文和项目资料,最后还是决定自己探索,

这里面最核心的问题就是很多论文的实时性能根本达不到,

当然指的是cpu实时,别扯gpu实时。

不过很多论文的思路还是很好的,很多思路和做法都值得借鉴然后深入思考。

这个过程非常煎熬,经常半夜睡醒,爬起来写代码,然后训练验证。

在接近一年左右的不分昼夜地改良,国庆前终于解决最后一个问题。

当然这个工作还没最终完成,因为博主又开始进行半监督训练的研究了。

不过第一期目标,已经达到了,最终可以实现在手机端进行实时发丝级别的语义分割。

发丝分割这个方向,很多数据集并没有能很好地细致到发丝级别的标注,这就迫使研究困难重重。

所以很有必要存在一个发丝级别的数据集来推动这方面的研究。

既然没有人提供,那俺就为大家造一个。

上预览图:

由于博主算力有限,目前是租的智星云GPU云训练的模型.

当前开源的这个数据集版本,精度还不够好,就作为一个尝鲜版本的数据集放出来给大家玩耍和进行相关的技术研究。

如果有机构或者组织能提供免费的算力资源推进博主的研发,欢迎邮件gaozhihan@vip.qq.com

后续有时间精力允许的话,

会写博文,为大家一一展开这个领域下的一些实现细节和经验见解。

谷歌这个资源,推荐一下,待后续博文展开一些有意思的玩法,敬请期待。

https://github.com/tensorflow/graphics/blob/master/tensorflow_graphics/image/matting.py

CelebAHairMask-HQ 尝鲜版数据集下载

项目地址

https://github.com/cpuimage/CelebAHairMask-HQ

Version 1.0, early released on 10/02/2020

  • Baidu Drive: downloading link Extraction code: 9677
  • Due to insufficient computing resources, the V1.0 version of this dataset is not good enough.I will update the new one later.

相关工作

  • CelebA dataset: Ziwei Liu, Ping Luo, Xiaogang Wang and Xiaoou Tang, "Deep Learning Face Attributes in the Wild", in IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015

  • CelebA-HQ was collected from CelebA and further post-processed by the following paper : Karras et. al, "Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation", in Internation Conference on Reoresentation Learning (ICLR), 2018

  • CelebAMask-HQ dataset: Lee, Cheng-Han and Liu, Ziwei and Wu, Lingyun and Luo, Ping, "MaskGAN: Towards Diverse and Interactive Facial Image Manipulation", in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020

数据集协议

  • The CelebAHairMask-HQ dataset is available for non-commercial research purposes only.

  • You agree not to reproduce, duplicate, copy, sell, trade, resell or exploit for any commercial purposes, any portion of the images and any portion of derived data.

  • You agree not to further copy, publish or distribute any portion of the CelebAHairMask-HQ dataset. Except, for internal use at a single site within the same organization it is allowed to make copies of the dataset.

开源发丝分割数据集CelebAHairMask-HQ(国庆献礼)的更多相关文章

  1. 《2018:skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集》

    这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接 ...

  2. 深度学习与自动驾驶领域的数据集(KITTI,Oxford,Cityscape,Comma.ai,BDDV,TORCS,Udacity,GTA,CARLA,Carcraft)

    http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ...

  3. zz视频分割在移动端的算法进展综述

    视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技 ...

  4. 目标检测coco数据集点滴介绍

    目标检测coco数据集点滴介绍 1.  COCO数据集介绍 MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测.分割.关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成. c ...

  5. GitHub上史上最全的Android开源项目分类汇总 (转)

    GitHub上史上最全的Android开源项目分类汇总 标签: github android 开源 | 发表时间:2014-11-23 23:00 | 作者:u013149325 分享到: 出处:ht ...

  6. [机器学习实践] 针对Breast-Cancer数据集

    本篇博客中,我们将对一个UCI数据库中的数据集:Breast-Cancer数据集,应用已有的机器学习方法来实现一个分类器. 本文代码链接 数据集概况 数据集的地址为:link 在该页面中,可以进入Da ...

  7. 利用sklearn对MNIST手写数据集开始一个简单的二分类判别器项目(在这个过程中学习关于模型性能的评价指标,如accuracy,precision,recall,混淆矩阵)

    .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...

  8. OSVOS 半监督视频分割入门论文(中文翻译)

    摘要: 本文解决了半监督视频目标分割的问题.给定第一帧的mask,将目标从视频背景中分离出来.本文提出OSVOS,基于FCN框架的,可以连续依次地将在IMAGENET上学到的信息转移到通用语义信息,实 ...

  9. 用于DataLoader的pytorch数据集

    暂时介绍 image-mask型数据集, 以人手分割数据集 EGTEA Gaze+ 为例. 准备数据文件夹 需要将Image和Mask分开存放, 对应文件的文件名必须保持一致. 提醒: Mask 图像 ...

随机推荐

  1. seo排名顾问不仅仅是关键词排名

    http://www.wocaoseo.com/thread-246-1-1.html SEO顾问是什么,应该做什么工作呢,是不是主要做关键词的优化推广呢?做seo顾问入门的人,或者想聘请seo顾问的 ...

  2. 09.redis 哨兵主备切换时数据丢失的解决方案

    一.两种数据丢失的情况 1. 异步复制导致的数据丢失   因为master->slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时这些部分数据就丢失了 2 ...

  3. wxmini

    微信小游戏架构概览 https://www.jianshu.com/p/02199c35d749 微信小程序:工具配置 project.config.json https://www.cnblogs. ...

  4. javaScript 推荐书籍 由简单到入门,初级到高级。

  5. Mac 安装多个版本jdk

    JDK默认安装路径为/Library/Java/JavaVirtualMachines 多版本安装后效果为: 设置 1.执行以下命令 cd ~ open -e .bash_profile #打开.ba ...

  6. [oracle/sql]求员工表中每个部门里薪水最高的员工,那种sql最优?

    开始正题前,先把我的数据库环境列出: # 类别 版本 1 操作系统 Win10 2 数据库 Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0. ...

  7. CentOS 7常用命令

    常用命令 文件与目录操作 命令 解析 cd /home 进入 ‘/home’ 目录 cd .. 返回上一级目录 cd ../.. 返回上两级目录 cd - 返回上次所在目录 cp file1 file ...

  8. CVE-2020-0796(永恒之黑)漏洞复现

    声明:仅供学习与参考,请勿用于非法用途(后果自负) 一.影响范围(需关闭 Win10 防火墙): Windows 10 Version 1903 for 32-bit Systems Windows ...

  9. SpringIOC初始化过程--详解

    SpringIOC初始化过程 相信大家都知道Spring这个东西,我们经常来用他一些特性,比如说他的AOP,IOC,那今天就带大家解析下SpringIOC的加载过程. 我们来看一个例子 Annotat ...

  10. jmeter连接redis取数据

    1.导入fastjson-1.2.2.jar.jedis-2.2.1.jar到 jmeter\lib\ext\ 下 2.新建BeanShell Sampler import com.alibaba.f ...