face_larga

• Descrição :

O conjunto de dados WIDER FACE é um conjunto de dados de benchmark de detecção facial, do qual as imagens são selecionadas do conjunto de dados WIDER disponível publicamente. Escolhemos 32.203 imagens e rotulamos 393.703 rostos com alto grau de variabilidade em escala, pose e oclusão conforme representado nas imagens de amostra. O conjunto de dados WIDER FACE é organizado com base em 61 classes de eventos. Para cada classe de evento, selecionamos aleatoriamente 40%/10%/50% dos dados como conjuntos de treinamento, validação e teste. Adotamos a mesma métrica de avaliação empregada no conjunto de dados PASCAL VOC. Semelhante aos conjuntos de dados MALF e Caltech, não divulgamos a verdade da caixa delimitadora para as imagens de teste. Os usuários são obrigados a enviar arquivos de previsão finais, que iremos avaliar.

• Página inicial : http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/

• Código -fonte: tfds.object_detection.WiderFace

• Versões :

  • 0.1.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 3.42 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 3.45 GiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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} }