在往服务器传数据集，间隙把最近看到的数据集整理一下。最近在构思实验写代码，之前发的两篇论文VCNet和FT-TDR两篇文章只整理了文章的方法，今天会把两篇文章的实验和数据对比补充上来。
昨天下午面试了网易的CV实习生，HR小姐姐很nice，说我对自己剖析得很深刻（感谢咯）。希望未来能有幸去杭州体验半年社畜生活。
不过还是希望最近能专注于毕业设计，最好能赶上MM的投稿吧，学长给留的周三ddl的任务我现在还没弄完，555，都怪前两天偷懒打游戏（和男票玩帝国时代，不过也算是提供情绪价值+锻炼决策复盘能力了哈哈）、还总是胸怀天下操心军事大事。
跟HR讲过我最大的弱点就是胆汁质人格带来的负面影响，情绪容易波动，但印象体会不深刻。然后就是难以接受批评，学不会从善如流。最近还需要注意的一点是玻璃心，少点情绪，多干实事。 最近看了个美剧叫公关，希望自己也能控制好情绪，变成擅长解决问题的人。
plus，讲故事的时候要分清什么是personal，什么是private。少说自己private的事。
罢了，话不多说，冲！
😆下载看这里：
?CelebA dataset
- CelebA数据集全称为Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset，大规模名人特征数据集。
- CelebA (CelebA)是一个大型的人脸特征数据集，包含超过200K张名人照片，每张照片都有40个属性标注。CelebA有大量丰富的注释，包括
- 10,177个身份
- 202,599个人脸图像
- 5个关键点位置，每幅图像40个二进制属性注释。
- 该数据集可用于以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、人脸关键点定位以及人脸编辑和合成。
?CelebAMask-HQ
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CelebAMask-HQ是一个大规模的人脸图像数据集，它包含了3万张从CelebA数据集中选择的高分辨率人脸图像CelebA-HQ。
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每个图像都有对应CelebA的人脸属性的分割掩码。CelebAMask-HQ的mask大小为512 × 512,共有 19类属性特征，包括皮肤、鼻子、眼睛、眉毛、耳朵、嘴巴、嘴唇、头发、帽子、眼镜、耳环、项链、脖子、布等面部部位和装饰配件。
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CelebAMask-HQ可以用来训练和评估人脸解析分割（parsing）、人脸识别的算法，以及用于人脸生成和编辑的GAN。
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数据集解压完里面是这样的：
CelebA-HQ-img存30000张高清的图片，CelebAMask-HQ-mask存各个人脸component的分割mask。
