wide_face

  • 説明

WIDER FACEデータセットは、顔検出ベンチマークデータセットであり、その画像は、公開されているWIDERデータセットから選択されます。サンプル画像に示されているように、32,203枚の画像を選択し、スケール、ポーズ、オクルージョンのばらつきが大きい393,703枚の顔にラベルを付けます。 WIDER FACEデータセットは、61のイベントクラスに基づいて編成されています。イベントクラスごとに、トレーニング、検証、テストのセットとして40%/ 10%/ 50%のデータをランダムに選択します。 PASCALVOCデータセットで採用されているものと同じ評価指標を採用しています。 MALFおよびCaltechデータセットと同様に、テスト画像のバウンディングボックスグラウンドトゥルースはリリースしません。ユーザーは最終的な予測ファイルを提出する必要があり、それを評価に進みます。

スプリット
'test' 16,097
'train' 12,880
'validation' 3,226
  • 特長
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),
})

視覚化

  • 引用
@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} }