il300w_lp

  • Descrizione :

Il set di dati 300W-LP è stato ampliato da 300W, che standardizza più database di allineamento con 68 punti di riferimento, tra cui AFW, LFPW, HELEN, IBUG e XM2VTS. Con 300W, 300W-LP adotta la profilatura facciale proposta per generare 61.225 campioni su pose grandi (1.786 da IBUG, 5.207 da AFW, 16.556 da LFPW e 37.676 da HELEN, XM2VTS non viene utilizzato).

Il set di dati può essere utilizzato come set di addestramento per le seguenti attività di visione artificiale: riconoscimento degli attributi del volto e localizzazione del punto di riferimento (o parte del viso).

Diviso Esempi
'train' 61.225
  • Struttura delle caratteristiche :
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),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
color_params Tensore (7,) galleggiante32
exp_params Tensore (29,) galleggiante32
illum_params Tensore (10,) galleggiante32
Immagine Immagine (450, 450, 3) uint8
punti di riferimento_2d Tensore (68, 2) galleggiante32
punti di riferimento_3d Tensore (68, 2) galleggiante32
punti di riferimento_origine Tensore (68, 2) galleggiante32
pose_params Tensore (7,) galleggiante32
roi Tensore (4,) galleggiante32
shape_params Tensore (199,) galleggiante32
tex_params Tensore (199,) galleggiante32

Visualizzazione

  • Citazione :
@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}
}