aflw2k3d
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AFLW2000-3D は、画像レベルの 68 ポイントの 3D 顔ランドマークで注釈が付けられた 2000 枚の画像のデータセットです。このデータセットは通常、3D 顔ランドマーク検出モデルの評価に使用されます。頭のポーズは非常に多様で、多くの場合、cnn ベースの顔検出器では検出が困難です。元の論文で言及されているように、一部のデータは 21 ポイントと一致していないため、このデータセットでは 2D ランドマークはスキップされます。
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),
})
| 特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
|---|
| 特徴辞書 | | | |
| 画像 | 画像 | (450、450、3) | uint8 | |
| ランドマーク_68_3d_xy_normalized | テンソル | (68, 2) | float32 | |
| ランドマーク_68_3d_z | テンソル | (68,1) | float32 | |
@article{DBLP:journals/corr/ZhuLLSL15,
author = {Xiangyu Zhu and
Zhen Lei and
Xiaoming Liu and
Hailin Shi and
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最終更新日 2022-11-23 UTC。
[null,null,["最終更新日 2022-11-23 UTC。"],[],[],null,["# aflw2k3d\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nAFLW2000-3D is a dataset of 2000 images that have been annotated with\nimage-level 68-point 3D facial landmarks. This dataset is typically used for\nevaluation of 3D facial landmark detection models. The head poses are very\ndiverse and often hard to be detected by a cnn-based face detector. The 2D\nlandmarks are skipped in this dataset, since some of the data are not consistent\nto 21 points, as the original paper mentioned.\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/aflw2000-3d)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttp://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/projects/3DDFA/main.htm\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.aflw2k3d.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/aflw2k3d/aflw2k3d_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `83.36 MiB`\n\n- **Dataset size** : `42.48 MiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n Yes\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 2,000 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'image': Image(shape=(450, 450, 3), dtype=uint8),\n 'landmarks_68_3d_xy_normalized': Tensor(shape=(68, 2), dtype=float32),\n 'landmarks_68_3d_z': Tensor(shape=(68, 1), dtype=float32),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|-------------------------------|--------------|---------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| image | Image | (450, 450, 3) | uint8 | |\n| landmarks_68_3d_xy_normalized | Tensor | (68, 2) | float32 | |\n| landmarks_68_3d_z | Tensor | (68, 1) | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `None`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @article{DBLP:journals/corr/ZhuLLSL15,\n author = {Xiangyu Zhu and\n Zhen Lei and\n Xiaoming Liu and\n Hailin Shi and\n Stan Z. Li},\n title = {Face Alignment Across Large Poses: {A} 3D Solution},\n journal = {CoRR},\n volume = {abs/1511.07212},\n year = {2015},\n url = {http://arxiv.org/abs/1511.07212},\n archivePrefix = {arXiv},\n eprint = {1511.07212},\n timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:48:23 +0200},\n biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/ZhuLLSL15},\n bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}\n }"]]
