WFLW野外面部关键点数据集
面神经麻痹模型需要稳健人脸关键点定位，WFLW可用于预训练关键点模型并迁移到患者不对称分析。
基本信息
资源简介
WFLW野外面部关键点数据集
【一句话概览】
本数据集是 Kaggle 公开的影像数据集，收录 20 个文件、合计 35.89 MB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测，MIT 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《WFLW - Wider Facial Landmarks in-the-Wild dataset》。源站首次发布：2025-11-29。
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 35.89 MB。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/lcphclong/wflw-wider-facial-landmarks-in-the-wild-dataset
使用许可：MIT。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("lcphclong/wflw-wider-facial-landmarks-in-the-wild-dataset")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d lcphclong/wflw-wider-facial-landmarks-in-the-wild-dataset
unzip wflw-wider-facial-landmarks-in-the-wild-dataset.zip -d wflw-wider-facial-landmarks-in-the-wild-dataset/
数据说明
野外人脸图像和关键点标注，覆盖姿态、遮挡和表情变化。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
