# APDrawing Dataset
Our APDrawing Dataset contains 140 pairs of face photos and corresponding artistic portrait drawings.
All portrait drawings were drawn by one single professional artist.
All images and drawings are aligned, downsampled and cropped to 512x512 size for training and testing.
70 image pairs as the training set and the remaining 70 image pairs as the test set, as shown in `data` folder (the `train` subfolder contains augmented data).
This dataset folder is organized as follows:
```
/data -- the aligned data
/train -- aligned train images (augmented)
/test -- aligned test images
/landmark -- 5 facial landmarks of train and test images
/ALL -- contains all landmark files
/mask -- background masks of train and test images
/ALL -- contains all background masks
```
Note:
- 1.Five facial landmarks in folder *landmark/* are detected using MTCNN in paper:
Zhang, K., Zhang, Z., Li, Z., & Yu, Q. (2016). Joint face detection and alignment using multitask cascaded convolutional networks. IEEE Signal Processing Letters, 23(10), 1499-1503.
Using code in https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment (MTCNNv1).
- 2.Background mask in folder *mask/* is segmented by method in
"Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization"
Xiaoyong Shen, Aaron Hertzmann, Jiaya Jia, Sylvain Paris, Brian Price, Eli Shechtman, Ian Sachs. Computer Graphics Forum, 35(2)(Proc. Eurographics), 2016.
Using code in http://xiaoyongshen.me/webpage_portrait/index.html
## Citation
If you use these data, please cite our paper:
```
@inproceedings{YiLLR19,
title = {{APDrawingGAN}: Generating Artistic Portrait Drawings from Face Photos with Hierarchical GANs},
author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L},
booktitle = {{IEEE} Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR '19)},
pages = {10743--10752},
year = {2019}
}
```
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图像分割实战-系列教程9:U2NET显著性检测实战源码: 输入是一张正常的图像: 输出的是一种素描画像的图像 扣掉前景的图像 只有目标前景的图像 可以用来扣绿幕,扣前景等 Unet的U没变,但是为什么叫U2Net呢,这里的2是平方的意思,实际上就是在一些小细节方面又做了一次Unet结构,每一个小模块不在像之前的Unet使用VGG来做backbones,而是每一个backbones都使用了Unet,即U2Net
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机器学习杨卓越
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