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手部关键点数据集RAR文件

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  •      文件类型：RAR

简介：
本RAR文件包含用于训练深度学习模型的手部关键点识别的数据集，内含多张图像及其对应的关键点标注信息。 手部关键点数据集包含了用于识别和定位手部各个部位的关键点信息，适用于研究和开发相关计算机视觉应用。

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  • 手部关键点数据集RAR文件
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    本RAR文件包含用于训练深度学习模型的手部关键点识别的数据集，内含多张图像及其对应的关键点标注信息。 手部关键点数据集包含了用于识别和定位手部各个部位的关键点信息，适用于研究和开发相关计算机视觉应用。
     
  • 面部关键点检测的Kaggle数据集：facial_keypoint
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    面部关键点检测的Kaggle数据集：facial_keypoint提供了一个用于训练和测试面部特征识别模型的数据集合，包含大量标注的面部图像及其对应的68个关键点坐标。 面部关键点检测的Kaggle数据集用于facial_keypoint项目。首先清理数据，并将图像列分离为一个数组以读取RGB值。然后，将数据集分为X（输入）和Y（输出）两部分进行学习，其中测试比例占20%。最后，实现了一个具有三个卷积层和两个密集层的卷积神经网络模型，最终密集层作为输出。尚未实施Tensorboard来提高模型准确性和损失的表现。
     
  • 手部姿势估计关键点数据集（附下载链接）.txt
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    本文提供一个详细的手部姿势估计关键点数据集，并分享了下载链接。该数据集为研究和开发更精确的手势识别技术提供了宝贵的资源。 手部关键点数据集包括用于手部姿势估计的数据集以及专门的手部检测数据集。 1. 手部关键点（或称作手部姿势估计）数据集提供了包含详细信息的资源。 2. 使用YOLOv5实现手部检测，并提供训练代码和相关数据集。 3. 利用Pytorch进行手部关键点检测，同样包括了用于训练的手部姿势估计的数据集及代码。 4. 在Android平台上实现了实时的手部关键点检测功能（包含源码），能够支持即时的姿势估计。
     
  • 第二届106点面部关键点定位大赛数据集
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    简介：第二届106点面部关键点定位大赛数据集包含了大量高质量的人脸图像及其对应的关键点标注，旨在推动人脸识别技术的发展与应用。 面部标志定位在众多与面部相关的应用中至关重要，例如用于识别的面部对齐、姿势估计以及图像合成等。本段落件是第二届106点面部特征点定位大赛的数据集，旨在评估轻量级面部标记技术的有效性，并促进高效系统的部署。相较于第一届比赛，本届数据集包含超过24,000张图片，在身份多样性、姿态变化、表情丰富度和遮挡情况等方面都有显著增加。本段落件作为训练资料的一部分，包含了20386组人脸图像及其对应的面部关键点标签信息。由于原始文件大小限制上传要求，这里提供了一个永久有效的存储链接以供下载使用。
     
  • 第三届106点面部关键点定位大赛的数据集
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    简介：第三届106点面部关键点定位大赛数据集包含了大量标注精细的人脸图像，用于促进面部特征识别技术的发展与创新。 由于COVID-19在全球范围内的大流行，出于健康和安全的原因，建议人们佩戴口罩，并且这种情况预计将持续一段时间。这使得传统的面部标志定位变得不准确且效率低下。然而，面部标志的定位在面部识别技术中是非常关键的一个环节，对于追踪与COVID-19患者密切接触的人以防止病毒传播非常有帮助。此外，在头部姿态估计、人脸图像合成等领域也有广泛的应用。 因此，第三届106点人脸关键点定位挑战赛应运而生，旨在提高在蒙面面孔上进行面部关键点定位的准确性和效率。本段落件包含了该比赛的数据集和验证数据集信息，包括20386+2000组人脸图片及其对应的面部关键点标签。 由于上传限制原因，训练及验证数据以百度网盘链接形式提供，并且永久有效。
     
  • WFLW人脸关键点数据集.zip
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    该资料包包含了一个用于面部特征识别的研究数据集WFLW，其中收录了大量标注有精细面部关键点的人脸图像，适用于开发和测试先进的面部识别算法。 人脸关键点数据集WFLW包含10000张脸部图像，其中7500张用于训练，2500张用于测试。每张图像标注了98个关键点，并且还包括遮挡、姿态、妆容、光照条件、模糊度和表情等信息的标注。
     
  • 手写数字数据集TXT文件.rar
    优质
    手写数字数据集TXT文件包含大量手写数字图像的标签化文本记录，旨在用于训练机器学习模型识别和分类手写数字。 手写数据集包括测试集和训练集，是将图片文件经过灰度化、二值化处理后转换成txt文件的数据集，适合用于实现新手入门的手写数字识别任务。
     
  • 脸部关键点识别
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    脸部关键点识别是指通过计算机视觉技术自动检测并定位面部特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的过程，广泛应用于人脸识别和表情分析等领域。 该项目结合了计算机视觉技术和深度学习架构来构建面部关键点检测系统。面部关键点包括眼睛、鼻子和嘴巴周围的特定位置，在多种应用中有重要用途，如面部跟踪、姿势识别、表情分析及情感识别等。整个项目分为四个Python笔记本： 1. 笔记本一：加载并可视化数据集中的面部关键点信息。 2. 笔记本二：定义卷积神经网络（CNN）模型，并利用该模型训练以预测面部关键点的位置。 3. 笔记本三：运用Haar级联算法结合经过训练的CNN进行实时面部检测及关键点定位。 4. 笔记本四：展示如何应用所开发的关键点识别技术来创建有趣的效果和过滤器。 该项目是Udacity计算机视觉纳米学位课程的一部分，并遵循MIT许可协议。
     
  • 手势识别数据集-RAR文件：GesturesRAR
    优质
    GesturesRAR包含了丰富的手势识别数据集，内含多种手势动作的图像和视频资料，适用于研究与开发手语识别、人机交互等应用的技术人员。 手势识别数据集包含数字0到9的手势图像。