wide_face

• 説明:

WIDER FACE データセットは、公開されている WIDER データセットから画像を選択した顔検出ベンチマーク データセットです。サンプル画像に示されているように、32,203 枚の画像を選択し、393,703 枚の顔にラベルを付けます。 WIDER FACE データセットは、61 のイベント クラスに基づいて編成されています。イベント クラスごとに、40%/10%/50% のデータをトレーニング、検証、およびテスト セットとしてランダムに選択します。 PASCAL VOC データセットで採用されているものと同じ評価指標を採用しています。 MALF および Caltech データセットと同様に、テスト画像のバウンディング ボックスのグラウンド トゥルースは公開しません。ユーザーは、最終的な予測ファイルを提出する必要があり、評価を進めます。

• ホームページ: http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/

• ソース コード: tfds.object_detection.WiderFace

• バージョン:

  • 0.1.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 3.42 GiB

• データセットサイズ: 3.45 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

• 機能構造:

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),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): None

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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} }