على نطاق أوسع

• الوصف :

مجموعة بيانات WIDER FACE هي مجموعة بيانات معيارية لاكتشاف الوجه ، يتم تحديد الصور منها من مجموعة بيانات WIDER المتاحة للجمهور. نختار 32203 صورة وتسمية 393703 وجهًا بدرجة عالية من التباين في المقياس والوضعية والانسداد كما هو موضح في عينات الصور. تم تنظيم مجموعة بيانات WIDER FACE بناءً على 61 فئة حدث. لكل فئة حدث ، نختار عشوائيًا بيانات 40٪ / 10٪ / 50٪ كمجموعات تدريب والتحقق والاختبار. نعتمد نفس مقياس التقييم المستخدم في مجموعة بيانات PASCAL VOC. على غرار مجموعات بيانات MALF و Caltech ، فإننا لا نصدر حقيقة الصندوق المحيط لصور الاختبار. يتعين على المستخدمين إرسال ملفات التنبؤ النهائية ، والتي سنشرع في تقييمها.

• الصفحة الرئيسية : http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/

• كود المصدر : tfds.object_detection.WiderFace

• إصدارات :

  • 0.1.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 3.42 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 3.45 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

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),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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} }