the300w_lp

• Mô tả:

Bộ dữ liệu 300W-LP được mở rộng từ 300W, tiêu chuẩn hóa nhiều cơ sở dữ liệu căn chỉnh với 68 điểm mốc, bao gồm AFW, LFPW, HELEN, IBUG và XM2VTS. Với 300W, 300W-LP áp dụng cấu hình khuôn mặt được đề xuất để tạo ra 61.225 mẫu ở các tư thế lớn (1.786 từ IBUG, 5.207 từ AFW, 16.556 từ LFPW và 37.676 từ HELEN, XM2VTS không được sử dụng).

Tập dữ liệu có thể được sử dụng làm tập huấn luyện cho các nhiệm vụ thị giác máy tính sau: nhận dạng thuộc tính khuôn mặt và định vị mốc (hoặc bộ phận trên khuôn mặt).

• Trang chủ: http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/projects/3DDFA/main.htm

• Source code: tfds.image.The300wLp

• phiên bản:

  • 1.0.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Dung lượng tải về: 2.63 GiB

• Kích thước tập dữ liệu: Unknown size

• Tự động lưu trữ ( tài liệu ): Unknown

• tách:

Tách ra	Các ví dụ
'train'	61.225

• Các tính năng:

FeaturesDict({
    'color_params': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
    'exp_params': Tensor(shape=(29,), dtype=tf.float32),
    'illum_params': Tensor(shape=(10,), dtype=tf.float32),
    'image': Image(shape=(450, 450, 3), dtype=tf.uint8),
    'landmarks_2d': Tensor(shape=(68, 2), dtype=tf.float32),
    'landmarks_3d': Tensor(shape=(68, 2), dtype=tf.float32),
    'landmarks_origin': Tensor(shape=(68, 2), dtype=tf.float32),
    'pose_params': Tensor(shape=(7,), dtype=tf.float32),
    'roi': Tensor(shape=(4,), dtype=tf.float32),
    'shape_params': Tensor(shape=(199,), dtype=tf.float32),
    'tex_params': Tensor(shape=(199,), dtype=tf.float32),
})

• Phím giám sát (Xem as_supervised doc ): None

• Hình ( tfds.show_examples ):

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn:

@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}
}