LFPW的第1版包含来自网络下载图像的1,432张面孔，使用google.com，flickr.com和yahoo.com等网站上的简单文本查询。 每个图像由三名MTurk工作人员标记，下面显示的29个基准点包含在数据集中。 LFPW最初在以下出版物中描述： 面部基准点,人脸标注,面部数据集
“使用范例共识来定位部分面孔”
Peter N. Belhumeur，David W. Jacobs，David J. Kriegman，Neeraj Kumar，
第24届IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）会议录，
2011年6月。
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LFPW用于评估面部（面部基准点）检测方法，该方法在1,132个图像上进行训练并在300个图像上进行测试，因此将数据集分成两个文件，一个用于训练和测试。可以从这里下载数据库：
- kbvt_lfpw_v1_train.csv.gz（1.6MB）
- kbvt_lfpw_v1_test.csv.gz（418KB）
由于版权问题，我们无法以任何格式向任何人分发图像文件。相反，我们提供了一个图像URL列表，您可以自己下载图像。我们意识到这使得无法精确地比较数字，因为图像链接会随着时间的推移慢慢消失，但我们没有其他选择。这似乎是其他大型基于Web的数据库似乎正在发展的方式。
数据格式
数据集位于CSV文件中，使用制表符（'\ t'）作为分隔符。文件的第一行定义字段。第一个是“imgurl”，它是图像的原始URL。第二个是“worker”，可以是“worker_0”，“worker_1”，“worker_2”或“average”之一。这些是不同的工人标签，以及我们计算的平均值（x，y位置的算术平均值和类型的中位数）。因此，大多数图像在csv文件中有4行，一行对应于每个工作者，一行对应于平均值。（请注意，某些工作人员存在一些错误，因此某些图像只有3行。）
以下是所有基准。每个基准点有3个字段：<fid> _x，<fid> _y，<fid> _t，它们对应于x和y位置（具有子像素精度）和可见性类型。可见性可以采用以下值：
0：可见
1：被头发/眼镜/等遮挡。
2：因视角隐藏
3：因图像裁剪而隐藏
以下是不同的基准点（总共35个）：
- left_eyebrow_out
- right_eyebrow_out
- left_eyebrow_in
- right_eyebrow_in
- left_eyebrow_center_top
- left_eyebrow_center_bottom
- right_eyebrow_center_top
- right_eyebrow_center_bottom
- left_eye_out
- right_eye_out
- left_eye_in
- right_eye_in
- left_eye_center_top
- left_eye_center_bottom
- right_eye_center_top
- right_eye_center_bottom
- left_eye_pupil
- right_eye_pupil
- left_nose_out
- right_nose_out
- nose_center_top
- nose_center_bottom
- left_mouth_out
- right_mouth_out
- mouth_center_top_lip_top
- mouth_center_top_lip_bottom
- mouth_center_bottom_lip_top
- mouth_center_bottom_lip_bottom
- left_ear_top
- right_ear_top
- left_ear_bottom
- right_ear_bottom
- left_ear_canal
- right_ear_canal
- 下巴
