LSUN Bedrooms
LSUN Bedrooms est un sous-ensemble emblématique du projet LSUN (Large-scale Scene Understanding), centré sur des scènes intérieures de chambres. Grâce à son volume massif et à la qualité visuelle des images, il est devenu une référence pour l’entraînement de modèles de génération d’images comme StyleGAN.
Environ 3 millions d’images haute résolution au format JPEG
Libre pour la recherche académique. Usage commercial soumis à conditions spécifiques
Description
Le dataset comprend :
- Environ 3 millions d’images JPEG de chambres à coucher
- Une résolution suffisamment élevée pour des tâches de génération, segmentation ou classification
- Des données massives utiles pour la formation de modèles profonds comme les GANs
Les images sont sélectionnées et validées automatiquement à l’aide de modèles de reconnaissance de scènes, garantissant une cohérence thématique.
À quoi sert ce dataset ?
LSUN Bedrooms est principalement utilisé pour :
- L’entraînement de modèles de génération d’images réalistes (ex. : GANs, StyleGAN, BigGAN)
- La classification d’ambiances et de types d’environnements intérieurs
- L’analyse de scènes pour des projets en décoration, architecture, ou IA domestique
- La validation visuelle de systèmes génératifs sur des scènes structurées et reconnaissables
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, bien que volumineux, le dataset LSUN Bedrooms peut être amélioré :
- En affinant la qualité des annotations avec une revue humaine sur un échantillon
- En enrichissant les catégories avec des métadonnées (style de déco, type de mobilier, lumière naturelle vs. artificielle, etc.)
- En combinant avec des datasets intérieurs plus détaillés (SUN RGB-D, ADE20K) pour des tâches de segmentation
- En générant des masques d’objets ou des étiquettes de pièces via annotation semi-automatique
🔗 Source : LSUN Dataset
Questions fréquemment posées
Pourquoi utiliser LSUN Bedrooms plutôt qu’un dataset comme ADE20K ou COCO ?
LSUN Bedrooms se distingue par son volume massif centré sur une catégorie spécifique, ce qui le rend parfait pour entraîner des modèles génératifs. En revanche, ADE20K et COCO sont plus variés mais moins profonds sur une seule catégorie.
Comment préparer LSUN Bedrooms pour l'entraînement d’un GAN ?
Il est recommandé de filtrer les images floues ou mal classées, de redimensionner uniformément les entrées (par ex. en 256x256) et d’équilibrer les lots de données pour éviter les biais de couleurs ou de compositions dominantes.
Peut-on générer des annotations plus précises à partir des images LSUN ?
Oui, via des outils comme Segment Anything ou des méthodes semi-supervisées, il est possible d’annoter automatiquement les objets et les structures dans les images pour enrichir le dataset.
