ArtBench 数据集：用于艺术作品生成的生成模型基准测试
计算机视觉与模式识别
2022-06-24 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们介绍 ArtBench-10，这是首个用于艺术作品生成基准测试的类平衡、高质量、标注干净且标准化的数据集。它包含来自 10 种独特艺术风格的 60,000 张艺术作品图像，每种风格有 5,000 张训练图像和 1,000 张测试图像。ArtBench-10 相比以往的艺术作品数据集有几个优势。首先，它是类平衡的，而大多数以往的艺术作品数据集存在长尾类分布问题。其次，图像质量高且标注干净。第三，ArtBench-10 是通过标准化的数据收集、标注、过滤和预处理流程创建的。我们提供三种不同分辨率（、 和原始图像尺寸）的数据集版本，格式易于被流行的机器学习框架集成。我们还使用代表性图像合成模型在 ArtBench-10 上进行了广泛的基准测试实验并给出了深入分析。该数据集可在 https://github.com/liaopeiyuan/artbench 获取，采用合理使用（Fair Use）许可。
引用
@article{arxiv.2206.11404,
title = {The ArtBench Dataset: Benchmarking Generative Models with Artworks},
author = {Peiyuan Liao and Xiuyu Li and Xihui Liu and Kurt Keutzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.11404},
year = {2022}
}
备注
The first two authors contributed equally to this work. The code and data are available at https://github.com/liaopeiyuan/artbench