aflw2k3d

• Описание :

AFLW2000-3D — это набор данных из 2000 изображений, которые были аннотированы 68-точечными 3D-ориентирами лица на уровне изображения. Этот набор данных обычно используется для оценки трехмерных моделей распознавания лицевых ориентиров. Позы головы очень разнообразны, и часто их трудно обнаружить с помощью детектора лиц на основе cnn. 2D-ориентиры в этом наборе данных пропущены, поскольку некоторые данные не соответствуют 21 точке, как упоминалось в исходной статье.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/projects/3DDFA/main.htm

• Исходный код : tfds.datasets.aflw2k3d.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 83.36 MiB

• Размер набора данных : 42.48 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(450, 450, 3), dtype=uint8),
    'landmarks_68_3d_xy_normalized': Tensor(shape=(68, 2), dtype=float32),
    'landmarks_68_3d_z': Tensor(shape=(68, 1), dtype=float32),
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@article{DBLP:journals/corr/ZhuLLSL15,
  author    = {Xiangyu Zhu and
               Zhen Lei and
               Xiaoming Liu and
               Hailin Shi and
               Stan Z. Li},
  title     = {Face Alignment Across Large Poses: {A} 3D Solution},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1511.07212},
  year      = {2015},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1511.07212},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1511.07212},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:23 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/ZhuLLSL15},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}