人脸检测
前言
数据集官方网址：
WIDER FACE: A Face Detection Benchmark
本文所用的开源代码：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface
数据集介绍
WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准数据集，其中图像选自公开可用的WIDER 数据集。我们选择了 32,203张图像并这些采集的图像中共标记了393,703 个人脸，在尺度、姿势和遮挡方面具有高度可变性，如样本图像中所示。WIDER FACE 数据集基于 61 个事件类进行组织。对于每个事件类，我们随机选择 40%/10%/50% 的数据作为训练、验证和测试集。我们采用与PASCAL VOC 数据集相同的评估指标。类似于MALF和加州理工学院数据集，我们不发布测试图像的 bounding box ground truth。用户需要提交最终的预测文件，我们将进行(shall proceed to)评估。
1. 先从官网下载图片数据集
训练集
wget https://huggingface.co/datasets/wider_face/blob/main/data/WIDER_train.zip
验证集
wget https://huggingface.co/datasets/wider_face/blob/main/data/WIDER_val.zip
测试集
wget https://huggingface.co/datasets/wider_face/blob/main/data/WIDER_test.zip
下载的只有图片。
2. 从百度云下载注释数据
下载注释 (face bounding boxes & five facial landmarks) from baidu cloud
组织数据集的文件夹如下:
└── widerface
├── test
│ └── images
│ └── label.txt
├── train
│ └── images
│ └── label.txt
├── val
│ └── images
│ └── wider_val.txt
3.相关数据集
下面我们列出了其他人脸检测数据集。可以在论文中找到更详细的数据集比较。
IJB-A 数据集：IJB-A 被提出用于人脸检测和人脸识别。IJB-A 包含 24,327 张图像和 49,759 张人脸。
MALF 数据集：MALF 是第一个支持精细评估的人脸检测数据集。MALF 由 5,250 张图像和 11,931 张人脸组成。
FDDB 数据集：FDDB 数据集包含一组 2,845 张图像中 5,171 张人脸的注释。
AFW 数据集：AFW 数据集是使用 Flickr 图像构建的。它有 205 张图像和 473 个标记的人脸。对于每个人脸，注释包括一个矩形边界框、6 landmarks and the pose angles。