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人脸识别相关数据集介绍

发布时间:2022-12-03 07:23:59

来源:爱游戏应用下载
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  数据库是真实条件下的人脸识别问题的测试基准。该数据集包括来源于因特网的5749人的13233张人脸图像其中有1680人有两张或以上图像。

  标准测试协议包括6000对人脸的时折确认任务每折包括300对正例和300对反例。采用十折平均精度作为性能评价指标。

  YouTube Faces是一个面部视频数据库旨在研究视频总非约束环境下的人脸识别问题。该数据集包含3425个视频1595个不同的人。所有视频都是从YouTube下载的。每个主题平均有2.15个视频。剪辑最短的视频为48帧最长的6070帧视频平均长度为181.3帧。

  CASIA-WebFace数据库包含10k人和约500k张图片用于非约束环境下人脸识别科学研究。数据库中的面部识别图像由中国科学院CASIA自动化研究所从互联网上爬取。官方允许该数据进行教育或非商业用途的免费使用。但由于数据库中的图像可能受版权保护官方没有在他们的网站上公开发布。如果是研究使用可以在官方网站上申请访问权限。

  人脸检测数据集和基准测试FDDB是一个面部区域数据集用于研究非约束条件下的人脸检测问题。FDDB从LFW数据集选取了5171张人脸和2845张图片有马萨诸塞大学维护。

  其从公开数据集WIDER中选取了32203个图像并标记了393703个面部其比例、姿势和遮挡物具有高度可变性。数据集分为61个类。每一类别的训练、验证和测试集比例都是4:1:5。基准测试的评估指标与PASCAL VOC数据集采用的相同。

  zuoyefengqi:filter的深度必须跟输入是一样的,在唐宇迪课程卷积神经网络那节课讲过。谷歌弄好了默认,输入(3,3)其实就是(3,3,3)

  清汤芥末面:请问一下比如输入维度(128,128,3),那每个卷积核不应该也是三个维度,比如3*3卷积的线),但是kernel_size只用声明(3,3)?它自动根据输入维度确定通道数吗??



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