चौड़ा_चेहरा

  • विवरण :

WIDER FACE डेटासेट एक फेस डिटेक्शन बेंचमार्क डेटासेट है, जिसमें से छवियों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध WIDER डेटासेट से चुना जाता है। हम 32,203 छवियों का चयन करते हैं और 393,703 चेहरों को स्केल, पोज़ और रोड़ा में उच्च स्तर की परिवर्तनशीलता के साथ लेबल करते हैं जैसा कि नमूना छवियों में दर्शाया गया है। वाइडर फेस डेटासेट को 61 इवेंट क्लासेस के आधार पर व्यवस्थित किया जाता है। प्रत्येक ईवेंट क्लास के लिए, हम प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट के रूप में बेतरतीब ढंग से 40%/10%/50% डेटा का चयन करते हैं। हम पास्कल वीओसी डेटासेट में नियोजित उसी मूल्यांकन मीट्रिक को अपनाते हैं। MALF और Caltech डेटासेट के समान, हम परीक्षण छवियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स ग्राउंड ट्रुथ जारी नहीं करते हैं। उपयोगकर्ताओं को अंतिम भविष्यवाणी फ़ाइलें जमा करने की आवश्यकता होती है, जिनका हम मूल्यांकन करने के लिए आगे बढ़ेंगे।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 16,097
'train' 12,880
'validation' 3,226
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'faces': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=tf.float32),
        'blur': tf.uint8,
        'expression': tf.bool,
        'illumination': tf.bool,
        'invalid': tf.bool,
        'occlusion': tf.uint8,
        'pose': tf.bool,
    }),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएंडिक्ट
चेहरे के अनुक्रम
चेहरे / बॉक्स बीबॉक्स फ़ीचर (4,) tf.float32
चेहरे / धुंधला टेन्सर tf.uint8
चेहरे/अभिव्यक्ति टेन्सर tf.बूल
चेहरे/रोशनी टेन्सर tf.बूल
चेहरे/अमान्य टेन्सर tf.बूल
चेहरे/रोकना टेन्सर tf.uint8
चेहरे / मुद्रा टेन्सर tf.बूल
छवि छवि (कोई नहीं, कोई नहीं, 3) tf.uint8
छवि/फ़ाइल नाम मूलपाठ tf.स्ट्रिंग

VISUALIZATION

  • उद्धरण :
@inproceedings{yang2016wider,
    Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},
    Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},
    Year = {2016} }