the300w_lp

  • विवरण :

300W-LP डेटासेट को 300W से विस्तारित किया गया है, जो AFW, LFPW, HELEN, IBUG और XM2VTS सहित 68 स्थलों के साथ कई संरेखण डेटाबेस को मानकीकृत करता है। 300W के साथ, 300W-LP बड़े पोज़ में 61,225 नमूने उत्पन्न करने के लिए प्रस्तावित फेस प्रोफाइलिंग को अपनाता है (IBUG से 1,786, AFW से 5,207, LFPW से 16,556 और HELEN से 37,676, XM2VTS का उपयोग नहीं किया जाता है)।

डेटासेट को निम्नलिखित कंप्यूटर दृष्टि कार्यों के लिए प्रशिक्षण सेट के रूप में नियोजित किया जा सकता है: चेहरा विशेषता पहचान और लैंडमार्क (या चेहरे का हिस्सा) स्थानीयकरण।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 61,225
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'color_params': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
    'exp_params': Tensor(shape=(29,), dtype=float32),
    'illum_params': Tensor(shape=(10,), dtype=float32),
    'image': Image(shape=(450, 450, 3), dtype=uint8),
    'landmarks_2d': Tensor(shape=(68, 2), dtype=float32),
    'landmarks_3d': Tensor(shape=(68, 2), dtype=float32),
    'landmarks_origin': Tensor(shape=(68, 2), dtype=float32),
    'pose_params': Tensor(shape=(7,), dtype=float32),
    'roi': Tensor(shape=(4,), dtype=float32),
    'shape_params': Tensor(shape=(199,), dtype=float32),
    'tex_params': Tensor(shape=(199,), dtype=float32),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
color_params टेन्सर (7,) फ्लोट32
exp_params टेन्सर (29,) फ्लोट32
ilum_params टेन्सर (10,) फ्लोट32
छवि छवि (450, 450, 3) uint8
लैंडमार्क_2d टेन्सर (68, 2) फ्लोट32
लैंडमार्क_3d टेन्सर (68, 2) फ्लोट32
Landmarks_origin टेन्सर (68, 2) फ्लोट32
pos_params टेन्सर (7,) फ्लोट32
रॉय टेन्सर (4,) फ्लोट32
size_params टेन्सर (199,) फ्लोट32
tex_params टेन्सर (199,) 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}
}