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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 ३२,२०३ छवियों का चयन करते हैं और ३९३,७०३ 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' १६,०९७
'train' १२,८८०
'validation' 3,226
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

  • प्रशस्ति पत्र:
@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} }