चौड़ा_चेहरा

• विवरण :

वाइडर फेस डेटासेट एक फेस डिटेक्शन बेंचमार्क डेटासेट है, जिसमें से छवियों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वाइडर 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। WIDER FACE डेटासेट को 61 इवेंट क्लास के आधार पर व्यवस्थित किया गया है। प्रत्येक घटना वर्ग के लिए, हम बेतरतीब ढंग से प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण सेट के रूप में 40%/10%/50% डेटा का चयन करते हैं। हम PASCAL VOC डेटासेट में नियोजित समान मूल्यांकन मीट्रिक को अपनाते हैं। MALF और Caltech डेटासेट के समान, हम परीक्षण छवियों के लिए बाउंडिंग बॉक्स ग्राउंड ट्रूथ जारी नहीं करते हैं। उपयोगकर्ताओं को अंतिम पूर्वानुमान फाइल जमा करने की आवश्यकता होती है, जिसका हम मूल्यांकन करने के लिए आगे बढ़ेंगे।

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

• स्रोत कोड : tfds.object_detection.WiderFace

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड का आकार : 3.42 GiB

• डेटासेट का आकार : 3.45 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'faces': Sequence({
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'blur': uint8,
        'expression': bool,
        'illumination': bool,
        'invalid': bool,
        'occlusion': uint8,
        'pose': bool,
    }),
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/filename': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• 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} }