لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

aflw2k3d

  • الوصف :

AFLW2000-3D عبارة عن مجموعة بيانات من 2000 صورة تم شرحها بواسطة معالم وجه ثلاثية الأبعاد على مستوى الصورة من 68 نقطة. تُستخدم مجموعة البيانات هذه عادةً لتقييم نماذج الكشف عن معالم الوجه ثلاثية الأبعاد. تتنوع أوضاع الرأس كثيرًا وغالبًا ما يصعب اكتشافها بواسطة كاشف الوجه القائم على CNN. تم تخطي المعالم ثنائية الأبعاد في مجموعة البيانات هذه ، نظرًا لأن بعض البيانات لا تتوافق مع 21 نقطة ، كما هو مذكور في الورقة الأصلية.

انشق، مزق أمثلة
'train' 2000
  • الميزات :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(450, 450, 3), dtype=tf.uint8),
    'landmarks_68_3d_xy_normalized': Tensor(shape=(68, 2), dtype=tf.float32),
    'landmarks_68_3d_z': Tensor(shape=(68, 1), dtype=tf.float32),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}