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aflw2k3d

  • Descrição:

AFLW2000-3D é um conjunto de dados de 2.000 imagens que foram anotadas com marcos faciais 3D de 68 pontos em nível de imagem. Este conjunto de dados é normalmente usado para avaliação de modelos 3D de detecção de pontos de referência facial. As poses da cabeça são muito diversas e frequentemente difíceis de serem detectadas por um detector facial baseado em CNN. Os pontos de referência 2D são ignorados neste conjunto de dados, uma vez que alguns dos dados não são consistentes em 21 pontos, como o artigo original mencionou.

Dividir Exemplos
'train' 2.000
  • Características:
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),
})

Visualização

  • citação:
@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}
}