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Python-高质量动漫人脸数据集系列

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简介：
Python-高质量动漫人脸数据集系列提供丰富多样的动漫人物面部图像资源，适用于深度学习和计算机视觉研究。 一系列高品质的动漫人脸数据集。

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  • Python-高质量动漫人脸数据集系列
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    Python-高质量动漫人脸数据集系列提供丰富多样的动漫人物面部图像资源，适用于深度学习和计算机视觉研究。 一系列高品质的动漫人脸数据集。
     
  • 【动漫人脸数据集】.txt
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    这是一个包含多种动漫人物面部图像的数据集合，适用于脸部识别、表情分析和风格迁移等研究项目。 动漫人脸数据集是从DANBOORU2018的动漫图片库中精选并处理而来，包含140000张512×512像素大小的高清动漫人脸图。
     
  • FaceScape:一个大规模高质量的3D人脸数据集
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    FaceScape是一款包含大量高品质三维人脸模型的数据集，专为研究和开发高精度面部表情模拟、动画及计算机视觉技术而设计。 该数据集包含大量高质量的3D人脸图像，并可用于详细的3D人脸预测研究。相关论文已被CVPR2020会议收录。
     
  • 用于高质量2D人脸RGB活体检测的人脸识别数据集（OULU-NPU）
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    简介：OULU-NPU是一个专为2D人脸RGB图像设计的高质量人脸识别数据集，特别适用于活体检测研究。 Oulu-NPU人脸活体检测原始数据集包含4950个真实和攻击视频样本。这些视频使用六种不同型号的移动设备前置摄像头录制：Samsung Galaxy S6 edge、HTC Desire EYE、MEIZU X5、ASUS Zenfone Selfie、Sony XPERIA C5 Ultra Dual 和 OPPO N3。 数据集分为三个不同的光照条件和背景场景（Session 1, Session 2 and Session 3）。其中，攻击类型包括打印和视频重放。这些类型的攻击通过两台打印机（Printer 1 和 Printer 2）和两个显示设备 (Display 1 and Display 2) 创建。 本数据集主要基于原始视频抓取的帧图像制作而成，每个视频从中抽取了20到50张不等的照片。该数据集主要用于开发基于深度学习的人脸活体检测算法，并希望对需要此资源的研究人员有所帮助。
     
  • CartoonGAN动漫数据集
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    CartoonGAN动漫数据集是一个专为风格化图像转换设计的数据集合，用于训练模型将照片风格转化为卡通风格，助力于动漫和游戏行业的创意开发。 CartoonGAN的动漫数据集包含宫崎骏作品《起风了》的2000张图片和《言叶之庭》的600张图片。
     
  • 【人脸数据集】各类人脸数据集生成.txt
    优质
    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。
     
  • 3DMAD人脸动态检测数据集
    优质
    3DMAD人脸动态检测数据集是一项专注于捕捉和分析面部表情及头部动作的研究资源，适用于评估算法在真实场景下的性能。 里面有很多3D面具，用于训练人脸活体检测模型。上传的是百度网盘链接。
     
  • 基于Keras和TensorFlow的Python-YOLO3动漫人脸识别
    优质
    本项目利用Python、Keras及TensorFlow框架实现YOLOv3算法，专注于动漫中的人物面部识别，旨在提高模型在二次元图像中的检测精度与速度。 YOLO3 动漫人脸识别（基于keras和tensorflow）
     
  • ORL人脸数据集
    优质
    简介：ORL人脸数据集是由AT&T实验室创建的一个常用的人脸识别研究数据库，包含40人的共400张人脸图像，每人均有10种不同的图片。该数据集广泛应用于人脸识别算法的研究与测试中。 完整的ORL人脸数据库包含40个人的面部图像，每人有十张图片。所有图片格式均为PGM格式。