el300w_lp

• Descripción :

El conjunto de datos 300W-LP se amplía desde 300W, que estandariza múltiples bases de datos de alineación con 68 puntos de referencia, incluidos AFW, LFPW, HELEN, IBUG y XM2VTS. Con 300 W, 300 W-LP adopta el perfilado facial propuesto para generar 61 225 muestras en poses grandes (1786 de IBUG, 5207 de AFW, 16 556 de LFPW y 37 676 de HELEN, no se utiliza XM2VTS).

El conjunto de datos se puede emplear como conjunto de entrenamiento para las siguientes tareas de visión por computadora: reconocimiento de atributos faciales y localización de puntos de referencia (o partes faciales).

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

• Código fuente : tfds.datasets.the300w_lp.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 2.63 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 1.33 GiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

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),
})

• Documentación de características :

• 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}
}