【人脸对齐-Landmarks】300W 数据集
300W 数据集是一个非常通用的人脸对齐数据集,也是近年来凡paper,都要出指标比对的必然数据集。该数据集共计3148+689张图像,每个图像上包含不止一张人脸,但是对于每张图像只标注一张人脸。该数据集包含的文件目录为:afw(337),helen(train 2000+test 330),ibug(135),lfpw(train 811+test 224)。该数据集训练集共计314...
300W 数据集是一个非常通用的人脸对齐数据集,也是近年来凡paper,都要出指标比对的必然数据集。
【ps】许多小伙伴反映300W的数据集下载下来,却无法解压,那估计是下载不完全或者源文件损坏,这里笔者推荐另外一条下载路径:http://dlib.net/files/data/ibug_300W_large_face_landmark_dataset.tar.gz
该数据集共计3148+689张图像,每个图像上包含不止一张人脸,但是对于每张图像只标注一张人脸。
该数据集包含的文件目录为:afw(337),helen(train 2000+test 330),ibug(135),lfpw(train 811+test 224)。
该数据集训练集共计3148张图像,测试集有554+135=689张图像。
该数据集目前在paper上分为两种归一化方法:Inter-pupil Normalisation(IPN, 左图) 和 Inter-ocular Normalisation(ION, 右图)。
举个栗子:
left: (x36,y36),(x37,y37),(x38,y38),(x39,y39), (x40,y40),(x41,y41)
right:(x42,y42),(x43,y43),(x44,y44),(x45,y45), (x46,y46),(x47,y47)
IPN:参考LAB
计算瞳孔坐标
left_center_x: (x36+x37+x38+x39+x40++x41)/6
left_center_y: (y36+y37+y38+y39+y40++y41)/6
right_center_x: (x42+x43+x44+x45+x46++x47)/6
right_center_y: (y42+y43+y44+y45+y46++y47)/6
IPN_D = D{(left_center_x, left_center_y) , (right_center_x, right_center_y))
ION: 参考300W 官方提供的 compute_error 代码
ION_D = D((x36, y36) , (x45, y45))
该数据集目前在paper上呈现三种指标:Common Subset(helen test 330 + lfpw test 224),Challenging Subset(ibug 135),Fullset(Common + Challenging = 689).
Inter-pupil Normalization (IPN) | |||||
No | Source | Method | Common | Challenging | Fullset |
1 | 2019 | PFLD 1X+ | 3.17 | 6.33 | 3.76 |
2 | CVPR18 | Wing Loss | 3.27 | 7.18 | 4.04 |
3 | 2019 | PFLD 1X | 3.32 | 6.56 | 3.95 |
4 | 2019 | PFLD 0.25X | 3.38 | 6.83 | 4.02 |
5 | CVPR16 | CPM | 3.39 | 8.14 | 4.36 |
6 | CVPR18 | LAB | 3.42 | 6.98 | 4.12 |
7 | 2019 | AWing | 3.77 | 6.52 | 4.31 |
8 | ECCV18 | DCFE | 3.83 | 7.54 | 4.55 |
9 | CVPR17 | DVLN | 3.94 | 7.62 | 4.66 |
10 | CVPR17 | SHN | 4.12 | 7.00 | - |
11 | ECCV16 | RAR | 4.12 | 8.35 | 4.94 |
12 | CVPR17 | TSR | 4.36 | 7.56 | 4.99 |
13 | CVPR17 | DAN | 4.42 | 7.57 | 5.03 |
14 | CVPR16 | RCN | 4.67 | 8.44 | 5.41 |
15 | TPAMI16 | TCDCN | 4.80 | 8.60 | 5.54 |
16 | ECCV16 | DDN | - | - | 5.65 |
17 | CVPR15 | cGPRT | - | - | 5.71 |
18 | CVPR15 | CFSS | 4.73 | 9.98 | 5.76 |
19 | CVPR16 | MDM | 4.83 | 10.14 | 5.88 |
20 | ECCV18 | SeqMT | 4.84 | 9.93 | 5.74 |
21 | CVPR14 | LBF | 4.95 | 11.98 | 6.32 |
22 | CVPR12 | ESR | 5.28 | 17.00 | 7.58 |
23 | ICCV17 | DeFA | 5.37 | 9.38 | 6.10 |
24 | ECCV14 | CFAN | 5.50 | 16.78 | 7.69 |
25 | - | 3DDFA+SDM | 5.53 | 9.56 | 6.31 |
26 | CVPR14 | ERT | - | - | 6.40 |
27 | CVPR13 | SDM | 5.57 | 15.40 | 7.50 |
28 | CVPR16 | 3DDFA | 6.15 | 10.59 | 7.01 |
29 | ICCV13 | RCPR | 6.18 | 17.26 | 8.35 |
Inter-ocular Normalisation (ION) | |||||
No | Source | Method | Common | Challenging | Fullset |
1 | CVPR18 | LAB | 2.43 | 4.85 | 2.93 |
2 | 2019 | AWing | 2.72 | 4.52 | 3.07 |
3 | CVPR19 | HRNet | 2.91 | 5.11 | 3.34 |
4 | 2019 | PFLD 1X+ | 2.96 | 4.98 | 3.37 |
5 | 2019 | PFLD 1X | 3.01 | 5.08 | 3.40 |
6 | 2019 | PFLD 0.25X | 3.03 | 5.15 | 3.45 |
7 | CVPR18 | SAN | 3.34 | 6.60 | 3.98 |
8 | CVPR19 | ODN | 3.56 | 6.67 | 4.17 |
9 | CVPR18 | PCD-CNN | 3.67 | 7.62 | 4.44 |
10 | CVPR17 | RDR | 5.03 | 8.95 | 5.80 |
11 | ICCV17 | PIFA-CNN | 5.43 | 9.88 | 6.30 |
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