MetFaces

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1150

MetFaces是从艺术作品中提取的人脸图像数据集。该数据集由 1336 张分辨率为 1024×1024 的高质量 PNG 图像组成。这些图像是通过大都会艺术博物馆收藏 API 下载的，并使用 dlib 自动对齐和裁剪。使用各种自动过滤器来修剪该装置。

Flickr-Faces-HQ Dataset (FFHQ)

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1151

该数据集由 70,000 张分辨率为 1024×1024 的高质量 PNG 图像组成，在年龄、种族和图像背景方面存在相当大的差异。它还对眼镜、太阳镜、帽子等配饰有很好的覆盖。这些图片是从Flickr抓取的，因此继承了该网站的所有偏见，并使用dlib自动对齐和裁剪。仅收集许可下的图像。使用各种自动过滤器来修剪布景，最后使用 Amazon Mechanical Turk 来去除偶尔出现的雕像、绘画或照片的照片。

Oxford 102 Flower

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1152

Oxford 102 Flower 是一个由 102 个花卉类别组成的图像分类数据集。被选为在英国常见的花朵的花朵。每个类由 40 到 258 张图像组成。这些图像具有较大的比例、姿势和光线变化。此外，还有一些类别在类别中有很大的变化，还有一些非常相似的类别。

CelebAMask-HQ

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1153

CelebAMask-HQ 是一个大规模的人脸图像数据集，根据 CelebA-HQ 从 CelebA 数据集中选取了 30,000 张高分辨率人脸图像。每张图片都有与CelebA对应的面部属性分割掩码。CelebAMask-HQ 的mask是手工注释的，尺寸为 512 x 512 和 19 类，包括所有面部成分和配件，如皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、耳朵、嘴巴、嘴唇、头发、帽子、眼镜、耳环、项链、脖子和布料。

可用于训练和评估人脸解析、人脸识别和 GAN 的算法，用于人脸生成和编辑。

WHOOPS!

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1154

WHOOPS! 是一个包含 500 张合成图像和 10,874 个注释的数据集，旨在挑战 AI 模型对常识和组合特性进行推理的能力。为了构建 WHOOPS！作者与设计师合作，他们使用 Midjourney 和 DALL-E 等文本到图像模型来生成图像，否则收集这些图像将具有挑战性（甚至不可能）。WHOOPS! 包含来自各种原因的违反常识的形象，与预期的社会规范和日常知识的偏差。

Cityscapes

下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/detail/481

城市景观数据（数据集主页）包含从德国驾驶的车辆中拍摄的标记视频。此版本是作为 Pix2Pix 论文的一部分创建的已处理子样本。数据集包含来自原始视频的静止图像，语义分割标签与原始图像一起显示在图像中。这是语义分割任务的最佳数据集之一。

该数据集有 2975 个训练图像文件和 500 个验证图像文件。每个图像文件为 256x512 像素，每个文件是与图像左半部分的原始照片以及右半部分的标记图像（语义分割的输出）的合成。

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