กว้าง_face

  • คำอธิบาย :

ชุดข้อมูล WIDER FACE คือชุดข้อมูลเปรียบเทียบการตรวจจับใบหน้า ซึ่งรูปภาพจะถูกเลือกจากชุดข้อมูล WIDER ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ เราเลือกภาพ 32,203 ภาพและติดป้ายกำกับ 393,703 ใบหน้าโดยมีความแปรปรวนในขนาด ท่าทาง และการบดเคี้ยวสูงตามที่แสดงในภาพตัวอย่าง ชุดข้อมูล WIDER FACE ถูกจัดระเบียบตามคลาสเหตุการณ์ 61 คลาส สำหรับแต่ละคลาสเหตุการณ์ เราสุ่มเลือกข้อมูล 40%/10%/50% เป็นชุดการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบ เราใช้เมตริกการประเมินแบบเดียวกับที่ใช้ในชุดข้อมูล PASCAL VOC คล้ายกับชุดข้อมูล MALF และ Caltech เราไม่เปิดเผยความจริงของขอบกล่องสำหรับภาพทดสอบ ผู้ใช้จะต้องส่งไฟล์การทำนายผลสุดท้ายซึ่งเราจะดำเนินการประเมิน

  • หน้าแรก : http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/

  • ซอร์สโค้ด : tfds.object_detection.WiderFace

  • รุ่น :

    • 0.1.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
  • ขนาดดาวน์โหลด : 3.42 GiB

  • ขนาดชุดข้อมูล : Unknown size

  • แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): Unknown

  • แยก :

แยก ตัวอย่าง
'test' 16,097
'train' 12,880
'validation' 3,226
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
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),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง Dtype คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ใบหน้า ลำดับ
ใบหน้า/bbox BBoxFeature (4,) tf.float32
ใบหน้า/เบลอ เทนเซอร์ tf.uint8
ใบหน้า/การแสดงออก เทนเซอร์ tf.bool
ใบหน้า/การส่องสว่าง เทนเซอร์ tf.bool
ใบหน้า/ไม่ถูกต้อง เทนเซอร์ tf.bool
ใบหน้า/การบดเคี้ยว เทนเซอร์ tf.uint8
ใบหน้า/ท่าทาง เทนเซอร์ tf.bool
ภาพ ภาพ (ไม่มี, ไม่มี, 3) tf.uint8
ภาพ/ชื่อไฟล์ ข้อความ tf.string

การสร้างภาพ

  • อ้างอิง :
@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} }