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LS3D-W 人脸对齐 2D/3D 数据集

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简介：
LS3D-W 是一个包含大量高质量、多样化人脸图像的数据集，旨在提供全面的2D和精确的3D面部特征定位信息，适用于深度学习模型的人脸对齐任务。 LS3D-W 是一个大规模的人脸对齐标注数据集，由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。该数据集包含来自 AFLW、300VW、300W 和 FDDB 的人脸图像，并采用 68 点标记法进行人脸对齐。总共包含了大约 230,000 张精准标注的人脸图像，这些图像是通过《How far are we from solving the 2D/3D Face Alignment problem?》论文中的方法生成的。

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  • LS3D-W 人脸对齐 2D/3D 数据集
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    LS3D-W 是一个包含大量高质量、多样化人脸图像的数据集，旨在提供全面的2D和精确的3D面部特征定位信息，适用于深度学习模型的人脸对齐任务。 LS3D-W 是一个大规模的人脸对齐标注数据集，由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。该数据集包含来自 AFLW、300VW、300W 和 FDDB 的人脸图像，并采用 68 点标记法进行人脸对齐。总共包含了大约 230,000 张精准标注的人脸图像，这些图像是通过《How far are we from solving the 2D/3D Face Alignment problem?》论文中的方法生成的。
     
  • LS3D-W 人脸对齐 2D/3D 数据集
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    LS3D-W 是一个包含丰富面部表情和姿态的人脸对齐数据集，提供高质量的2D图像及其对应精确的3D模型标注，适用于人脸识别、三维重建及深度学习研究。 LS3D-W 是一个大规模的人脸对齐标注数据集，由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。该数据集中的面部图像来自 AFLW、300VW、300W 和 FDDB 数据库，并采用 68 点标记法进行人脸对齐处理。LS3D-W 包含大约23万张精确标注的面部图像，这些图像是通过《How far are we from solving the 2D \ 3D Face Alignment problem?》一文中的方法生成的。
     
  • LFW数据集的人脸对齐图像
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    本研究针对LFW数据集进行人脸对齐处理，优化了面部关键点检测与配准技术，提高了人脸识别算法的准确性和鲁棒性。 经过FaceTools处理的LFW数据集包含了对齐后的图片，但其中有一些图片无法通过该工具进行对齐。成功对齐的图片共有12000多张。
     
  • ：fire：利用PyTorch创建2D和3D人脸对齐库-Python编程
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    本项目使用PyTorch开发了一个高效的人脸对齐库，支持二维与三维图像处理。通过深度学习技术实现精准的人脸特征定位与旋转校正，适用于人脸识别、表情分析等场景。 人脸识别采用世界上最精确的人脸对齐网络来检测Python中的面部标志点，并能识别2D和3D坐标中的关键点。此功能基于先进的深度学习技术构建，使用FAN（Face Alignment Network）进行最新人脸对齐方法的开发。对于数值评估，强烈推荐使用lua版本，因为该版本采用与文中评测模型相同的配置进行测试。未来将增加更多型号的支持。 此外，FAN能够精准地检测2D面部地标点，并且基于深度学习技术构建而成。
     
  • MS-Celeb-1M人脸对齐数据集(ms1m_align_112.zip)
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    MS-Celeb-1M人脸对齐数据集（ms1m_align_112.zip）包含超过百万张名人面部图像，每张图像大小为112x112像素，广泛应用于人脸识别技术研究与开发。 如果你在训练人脸识别模型，例如ArcFace等，可以使用这个数据集。该数据集中包含已经裁剪对齐的人脸照片，尺寸为112*112的图片压缩包，并非mxnet文件或tsv文件。此数据集包括85742个ID和共计5822653张图片。
     
  • LFW人脸数据集（包含原图和人脸对齐图像）
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    LFW人脸数据集包含了多个人物的面部照片及对应的人脸对齐图像，广泛应用于人脸识别技术的研究与测试。 提供一个包含lfw原图及经过mtcnn人脸检测对齐后得到的160x160像素数据集，以及CASIA-WebFace中通过相同方法处理后的144x144像素数据集的数据盘链接。如遇任何问题，请私下联系我解决。
     
  • LFW人脸识别数据集[裁剪及对齐]
    优质
    LFW人脸识别数据集[裁剪及对齐]包含多张名人面部照片，旨在评估机器学习算法在人脸检测与识别任务中的准确性。 经典的LFW人脸识别数据集已经经过裁剪和对齐处理。筛选出拥有超过10张图像的共99人，并已进行分类。这些图片为彩色jpg格式，像素尺寸为250x250。
     
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
     
  • Python dlib 人脸对齐代码示例
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    本项目提供使用Python和dlib库进行人脸关键点检测及面部对齐的完整代码示例。通过该示例，开发者可以学习如何处理图像中的人脸特征定位与矫正技术。 基于Python和dlib编写的人脸对齐程序包含两个测试模型：一个是用于检测68个人脸特征点的模型，另一个是用于检测5个关键点的模型。此外，还包括了一些测试图片。详情可以参考相关博客文章。
     
  • 【人脸数据集】各类人脸数据集生成.txt
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    本文件提供了多种类型的人脸数据集信息，涵盖不同应用场景的需求，助力人脸识别技术的研究与开发。 数据集中的人脸均由StyleGAN生成。所有图片均为1024*1024的高清生成图像，各数据集间的图片无重复内容。目前包含男性、女性、黄种人、中国姑娘、小孩、成人及老人等类别，并且还有戴眼镜和有笑容的人脸数据集。