daha geniş_yüz

• Açıklama :

WIDER FACE veri seti, görüntülerin halka açık WIDER veri setinden seçildiği bir yüz algılama kıyaslama veri setidir. 32.203 görüntü seçtik ve 393.703 yüzü, örnek görüntülerde gösterildiği gibi ölçek, poz ve oklüzyon açısından yüksek derecede değişkenlikle etiketledik. WIDER FACE veri seti, 61 olay sınıfına göre düzenlenmiştir. Her olay sınıfı için eğitim, doğrulama ve test setleri olarak rastgele %40/%10/%50 veri seçiyoruz. PASCAL VOC veri setinde kullanılan aynı değerlendirme ölçütünü benimsiyoruz. MALF ve Caltech veri kümelerine benzer şekilde, test görüntüleri için sınırlayıcı kutu zemin gerçeğini yayınlamıyoruz. Kullanıcıların, değerlendirmeye devam edeceğimiz nihai tahmin dosyalarını göndermeleri gerekir.

• Ana sayfa : http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/

• Kaynak kodu : tfds.object_detection.WiderFace

• sürümler :

  • 0.1.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 3.42 GiB

• Veri kümesi boyutu : 3.45 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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} }