viso_ampio

  • Descrizione :

Il set di dati WIDER FACE è un set di dati di riferimento per il rilevamento dei volti, le cui immagini sono selezionate dal set di dati WIDER pubblicamente disponibile. Scegliamo 32.203 immagini ed etichettiamo 393.703 volti con un alto grado di variabilità in scala, posa e occlusione come illustrato nelle immagini campione. Il set di dati WIDER FACE è organizzato sulla base di 61 classi di eventi. Per ogni classe di evento, selezioniamo casualmente il 40%/10%/50% di dati come set di addestramento, convalida e test. Adottiamo la stessa metrica di valutazione impiegata nel set di dati PASCAL VOC. Analogamente ai set di dati MALF e Caltech, non rilasciamo la verità del terreno del riquadro di delimitazione per le immagini di prova. Gli utenti sono tenuti a inviare i file di previsione finali, che procederemo a valutare.

Diviso Esempi
'test' 16.097
'train' 12.880
'validation' 3.226
  • Struttura delle caratteristiche :
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),
})
  • Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica Classe Forma Tipo D Descrizione
CaratteristicheDict
volti Sequenza
facce/bbox Funzionalità BBox (4,) galleggiante32
volti/sfocatura Tensore uint8
volti/espressione Tensore bool
volti/illuminazione Tensore bool
facce/non valido Tensore bool
facce/occlusione Tensore uint8
facce/posa Tensore bool
Immagine Immagine (Nessuno, Nessuno, 3) uint8
immagine/nome file Testo corda

Visualizzazione

  • Citazione :
@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} }