aflw2k3d

  • विवरण :

AFLW2000-3D 2000 छवियों का एक डेटासेट है जिसे इमेज-लेवल 68-पॉइंट 3D फेशियल लैंडमार्क के साथ एनोटेट किया गया है। यह डेटासेट आमतौर पर 3डी फेशियल लैंडमार्क डिटेक्शन मॉडल के मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जाता है। हेड पोज़ बहुत विविध हैं और अक्सर सीएनएन-आधारित फेस डिटेक्टर द्वारा इसका पता लगाना कठिन होता है। इस डेटासेट में 2D लैंडमार्क को छोड़ दिया गया है, क्योंकि कुछ डेटा 21 बिंदुओं के अनुरूप नहीं हैं, जैसा कि मूल पेपर में उल्लेख किया गया है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 2,000
  • फ़ीचर संरचना :
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),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
छवि छवि (450, 450, 3) uint8
लैंडमार्क्स_68_3d_xy_सामान्यीकृत टेन्सर (68, 2) फ्लोट32
लैंडमार्क_68_3d_z टेन्सर (68, 1) फ्लोट32

VISUALIZATION

  • उद्धरण :
@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}
}