aflw2k3d

  • คำอธิบาย :

AFLW2000-3D เป็นชุดข้อมูลของภาพ 2,000 ภาพที่ได้รับคำอธิบายประกอบด้วยจุดสังเกตใบหน้า 3 มิติ 68 จุดระดับภาพ โดยทั่วไปชุดข้อมูลนี้ใช้สำหรับการประเมินแบบจำลองการตรวจจับจุดสังเกตบนใบหน้าแบบ 3 มิติ ท่าทางของศีรษะนั้นมีความหลากหลายมากและมักจะตรวจจับได้ยากด้วยเครื่องตรวจจับใบหน้าที่ใช้ซีเอ็นเอ็น ชุดข้อมูลนี้ข้ามจุดสังเกต 2 มิติ เนื่องจากข้อมูลบางส่วนไม่สอดคล้องกันถึง 21 จุดตามที่กระดาษต้นฉบับกล่าวถึง

แยก ตัวอย่าง
'train' 2,000
  • โครงสร้างคุณลักษณะ :
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),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ ระดับ รูปร่าง Dประเภท คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ภาพ ภาพ (450, 450, 3) uint8
จุดสังเกต_68_3d_xy_ปกติ เทนเซอร์ (68, 2) ลอย32
จุดสังเกต_68_3d_z เทนเซอร์ (68, 1) ลอย32

การสร้างภาพ

  • การอ้างอิง :
@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}
}