- Descripción :
AFLW2000-3D es un conjunto de datos de 2000 imágenes que se han anotado con puntos de referencia faciales 3D de 68 puntos a nivel de imagen. Este conjunto de datos se utiliza normalmente para la evaluación de modelos de detección de puntos de referencia faciales en 3D. Las poses de la cabeza son muy diversas y, a menudo, difíciles de detectar con un detector de rostros basado en CNN. Los puntos de referencia 2D se omiten en este conjunto de datos, ya que algunos de los datos no son consistentes en 21 puntos, como se menciona en el documento original.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio : http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/xiangyuzhu/projects/3DDFA/main.htm
Código fuente :
tfds.datasets.aflw2k3d.Builder
Versiones :
-
1.0.0
(predeterminado): Sin notas de la versión.
-
Tamaño de la descarga :
83.36 MiB
Tamaño del conjunto de datos :
42.48 MiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'train' | 2,000 |
- Estructura de características :
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),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
imagen | Imagen | (450, 450, 3) | uint8 | |
puntos de referencia_68_3d_xy_normalizado | Tensor | (68, 2) | flotar32 | |
hitos_68_3d_z | Tensor | (68, 1) | flotar32 |
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- 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}
}