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第二届106点面部关键点定位大赛数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 手部关键点数据集RAR文件
    优质
    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。
     
  • 106个人脸关键点检测 MXNet.zip
    优质
    本项目提供了一个使用MXNet框架的人脸关键点检测模型，能够精确定位和识别单张人脸图像中多达106个关键点的位置。 基于RetinaFace人脸识别的106个人脸关键点识别模型，可以直接运行。
     
  • WFLW人脸关键点数据集.zip
    优质
    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。
     
  • PFLD_106_face_landmarks：基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现
    优质
    本项目为基于PFLD算法的人脸106点关键点检测实现，旨在提供高精度、低延迟的关键点定位解决方案。 PFLD算法实现的106点人脸关键点检测：smiling_face_with_smiling_eyes 转换后的ONNX模型及预训练权重性能测试结果如下： | Backbone | 参数量(M) | MACC | FPS(onnxruntime cpu)(backbone) | Time(single face) | |------------------|------------|---------|---------------------------------|--------------------| | MobileNetV2 | 1.26 | 393 | v2.onnx: 60.9 | 16ms | | MobileNetV3 | 1.44 | 201.8 | V3.onnx: 62.7 | 15.9ms | | MobileNetV3_Small| 0.22 | 13 | lite.onnx: 25 | 53.9ms | 测试设备为MacBook Pro (2017年款，13英寸)，CPU：i5-3.1GHz（单核）。 更新信息： - GhostNet - MobileNetV3Backbone 性能数据如下表所示。
     
  • YOLOv8关键点姿势训练自定义数据集教程
    优质
    本教程详细介绍了如何使用YOLOv8模型进行关键点检测和姿势估计任务，并提供了针对特定数据集的定制化训练指导。 本段落将介绍数据集的标注教程及注意事项，并涵盖训练过程的相关内容。
     
  • MATLAB代码的三个关键点定位
    优质
    本文章聚焦于利用MATLAB进行图像处理时的关键技术，重点探讨如何精准实现三个关键点的定位，涵盖算法原理、代码实现及应用场景。 三点定位的MATLAB实现及其相关算法可以直接使用。