более широкое_лицо

• Описание :

Набор данных WIDER FACE — это эталонный набор данных для распознавания лиц, изображения которого выбираются из общедоступного набора данных WIDER. Мы выбрали 32 203 изображения и пометили 393 703 лица с высокой степенью изменчивости масштаба, позы и окклюзии, как показано на образцах изображений. Набор данных WIDER FACE организован на основе 61 класса событий. Для каждого класса событий мы случайным образом выбираем данные 40%/10%/50% в качестве наборов для обучения, проверки и тестирования. Мы принимаем ту же метрику оценки, что и в наборе данных PASCAL VOC. Как и в случае с наборами данных MALF и Caltech, мы не публикуем истину о ограничивающей рамке для тестовых изображений. Пользователи должны представить окончательные файлы прогнозов, которые мы приступим к оценке.

• Домашняя страница : http://shuoyang1213.me/WIDEFACE/

• Исходный код : tfds.object_detection.WiderFace

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 3.42 GiB

• Размер набора данных : 3.45 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

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),
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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} }