CelebV是CelebA數據集的一個變體，是一種用于人臉識別和人臉屬性分析的數據集。CelebA（Celebrities Faces Attributes）是由香港中文大學、深圳大學和微軟亞洲研究院共同發布的，包含超過200K張名人圖像的數據集，每張圖像都有40個屬性標注和5個位置標注。CelebV是在CelebA數據集的基礎上，根據一些篩選條件篩選得到的，包含10K張圖像的數據集。CelebV的優點是數據量少，適合小規模的實驗，而且相對于CelebA，CelebV的圖像質量更高，更加干凈。
CelebV是一個人臉圖像數據集，它適用于人臉識別和人臉屬性分析的任務，可以用于訓練和測試機器學習模型。在使用CelebV數據集時，需要使用相應的數據注釋文件，其中Anno文件包含bbox、landmark及attribute注釋，Eval文件包含training、validation及testing數據集的劃分注釋，Img文件夾則存放相應的人臉圖像。CelebV還附帶了README.txt文件，其中詳細介紹了每個部分的含義。
CelebV數據集的一個優點是數據量較小，適合小規模的實驗。相對于CelebA數據集，CelebV的圖像質量更高，更加干凈。然而，由于數據集的規模較小，可能存在一定的偏差，不足以代表所有人臉圖像的特征和屬性。
在人臉識別和人臉屬性分析任務中，數據集的選擇對于模型的性能和效果至關重要。除了CelebV和CelebA數據集外，還有一些其他的數據集可以用于人臉識別和人臉屬性分析，例如LFW數據集、CASIA-WebFace數據集等。每個數據集都有其自身的特點和優缺點，需要根據具體任務和實驗需求選擇合適的數據集。