el300w_lp

  • Descripción :

El conjunto de datos 300W-LP se amplía desde 300W, que estandariza múltiples bases de datos de alineación con 68 puntos de referencia, incluidos AFW, LFPW, HELEN, IBUG y XM2VTS. Con 300 W, 300 W-LP adopta el perfilado facial propuesto para generar 61 225 muestras en poses grandes (1786 de IBUG, 5207 de AFW, 16 556 de LFPW y 37 676 de HELEN, no se utiliza XM2VTS).

El conjunto de datos se puede emplear como conjunto de entrenamiento para las siguientes tareas de visión por computadora: reconocimiento de atributos faciales y localización de puntos de referencia (o partes faciales).

Separar Ejemplos
'train' 61,225
  • Estructura de características :
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),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
color_parámetros Tensor (7,) flotar32
exp_parámetros Tensor (29,) flotar32
illum_params Tensor (10,) flotar32
imagen Imagen (450, 450, 3) uint8
hitos_2d Tensor (68, 2) flotar32
hitos_3d Tensor (68, 2) flotar32
puntos de referencia_origen Tensor (68, 2) flotar32
pose_params Tensor (7,) flotar32
ROI Tensor (4,) flotar32
parámetros_de_forma Tensor (199,) flotar32
tex_params Tensor (199,) flotar32

Visualización

  • Cita :
@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}
}