the300w_lp

• विवरण :

300W-LP डेटासेट को 300W से विस्तारित किया गया है, जो AFW, LFPW, HELEN, IBUG और XM2VTS सहित 68 स्थलों के साथ कई संरेखण डेटाबेस को मानकीकृत करता है। 300W के साथ, 300W-LP बड़े पोज़ में 61,225 नमूने उत्पन्न करने के लिए प्रस्तावित फेस प्रोफाइलिंग को अपनाता है (IBUG से 1,786, AFW से 5,207, LFPW से 16,556 और HELEN से 37,676, XM2VTS का उपयोग नहीं किया जाता है)।

डेटासेट को निम्नलिखित कंप्यूटर दृष्टि कार्यों के लिए प्रशिक्षण सेट के रूप में नियोजित किया जा सकता है: चेहरा विशेषता पहचान और लैंडमार्क (या चेहरे का हिस्सा) स्थानीयकरण।

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

• स्रोत कोड : tfds.datasets.the300w_lp.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 2.63 GiB

• डेटासेट का आकार : 1.33 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}