daha geniş_yüz

  • Açıklama :

WIDER FACE veri seti, görüntüleri halka açık WIDER veri setinden seçilen bir yüz algılama kıyaslama veri setidir. 32.203 görüntü seçiyoruz ve örnek görüntülerde gösterildiği gibi ölçek, poz ve oklüzyon açısından yüksek derecede değişkenliğe sahip 393.703 yüzü etiketliyoruz. 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 metriğini benimsiyoruz. MALF ve Caltech veri kümelerine benzer şekilde, test görüntüleri için sınırlayıcı kutu temel gerçeğini yayınlamıyoruz. Kullanıcıların, değerlendirmeye devam edeceğimiz nihai tahmin dosyalarını göndermeleri gerekmektedir.

Bölmek Örnekler
'test' 16.097
'train' 12.880
'validation' 3.226
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
yüzler Sekans
yüzler/bbox BBoxÖzelliği (4,) tf.float32
yüzler/bulanıklık tensör tf.uint8
yüzler/ifade tensör tf.bool
yüzler/aydınlatma tensör tf.bool
yüzler/geçersiz tensör tf.bool
yüzler/tıkanma tensör tf.uint8
yüzler/poz tensör tf.bool
resim resim (Yok, Yok, 3) tf.uint8
resim/dosya adı Metin tf.string

görselleştirme

  • 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} }