CelebA
CelebA (CelebFaces Attributes Dataset) est un jeu de données emblématique en Computer Vision, centré sur les visages humains. Il est largement utilisé dans les domaines de la reconnaissance faciale, de la génération d’images et de l’analyse d’attributs faciaux, grâce à la richesse de ses annotations.
Plus de 200 000 images de visages au format JPEG, annotations en fichiers TXT
Libre pour un usage académique sous conditions spécifiques de la licence CelebA
Description
Le dataset CelebA comprend :
- 202,599 images JPEG de visages de célébrités
- 40 attributs annotés par image
- 5 points de repère par visage pour l’alignement facial
- Des masks binaires de segmentation dans la version CelebAMask-HQ
CelebA est reconnu pour la diversité des visages représentés, en termes de traits, d’âges et d’accessoires, ce qui en fait une ressource de choix pour entraîner des modèles robustes et généralisables.
À quoi sert ce dataset ?
CelebA est couramment utilisé pour :
- L’entraînement de modèles de reconnaissance faciale
- L’analyse et la classification d’attributs faciaux
- L’entraînement de GANs (Generative Adversarial Networks) pour la génération d’images synthétiques de visages
- L’évaluation de modèles de détection ou modification d’attributs (ajouter un sourire, supprimer des lunettes, etc.)
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, CelebA peut être amélioré de plusieurs façons :
- En ajoutant de nouveaux attributs spécifiques à certaines populations ou expressions culturelles
- En combinant avec d’autres datasets de visages pour améliorer la diversité démographique
- En affinant les masks de segmentation pour des tâches de traitement plus précises
- En intégrant CelebA à des pipelines multimodaux (voix + image, texte + image) pour des applications plus larges
🔗 Source : CelebA Dataset
Questions fréquemment posées
Puis-je utiliser CelebA pour tester des modèles de génération de visages ?
Oui, CelebA est idéal pour cela. Il est utilisé comme référence pour entraîner ou tester des GANs, en raison de la qualité et de la variété des visages.
Comment gérer les biais présents dans ce dataset ?
CelebA a été critiqué pour une représentation déséquilibrée de certaines origines ethniques ou genres. Pour limiter les biais, il est recommandé de le compléter avec d’autres jeux de données plus représentatifs ou d’ajuster les pondérations durant l’entraînement.
Existe-t-il une version avec des masques de segmentation ?
Oui, la version CelebAMask-HQ inclut des annotations de segmentation de haute qualité pour entraîner des modèles sur des tâches de segmentation fine du visage.
