求下载过cacd2000数据集，Adience数据集和IMDB-WIKI数据集的大神能分享到我的邮箱，不胜感激！！

Posted 2023-05-11

2556497300 qq邮箱，无论哪个数据集有都行

公开人脸数据集
本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。
人脸识别

数据库
描述
用途
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WebFace 10k+人，约500K张图片 非限制场景 链接
FaceScrub 530人，约100k张图片 非限制场景 链接
YouTube Face 1,595个人 3,425段视频 非限制场景、视频 链接
LFW 5k+人脸，超过10K张图片 标准的人脸识别数据集 链接
MultiPIE 337个人的不同姿态、表情、光照的人脸图像，共750k+人脸图像 限制场景人脸识别 链接 需购买
MegaFace 690k不同的人的1000k人脸图像 新的人脸识别评测集合 链接
IJB-A 人脸识别，人脸检测 链接
CAS-PEAL 1040个人的30k+张人脸图像，主要包含姿态、表情、光照变化 限制场景下人脸识别 链接
Pubfig 200个人的58k+人脸图像 非限制场景下的人脸识别 链接
人脸检测

数据库
描述
用途
获取方法

FDDB 2845张图片中的5171张脸 标准人脸检测评测集 链接
IJB-A 人脸识别，人脸检测 链接
Caltech10k Web Faces 10k+人脸，提供双眼和嘴巴的坐标位置 人脸点检测 链接
人脸表情

数据库
描述
用途
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CK+ 137个人的不同人脸表情视频帧 正面人脸表情识别 链接
人脸年龄

数据库
描述
用途
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IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共： 523k+张图片 名人年龄、性别 链接
Adience 包含2k+个人的26k+张人脸图像 人脸性别，人脸年龄段(8组) 链接
CACD2000 2k名人160k张人脸图片 人脸年龄 链接
人脸性别

数据库
描述
用途
获取方法

IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基百科62k+张图片, 总共： 523k+张图片 名人年龄、性别 链接
Adience 包含2k+个人的26k+张人脸图像 人脸性别，人脸年龄段(8组) 链接
人脸关键点检测

数据库
描述
用途
获取方法

数据库 描述 用途 获取方法
人脸其它

数据库
描述
用途
获取方法

CeleBrayA 200k张人脸图像40多种人脸属性 人脸属性识别 获取方法
GitHub：DeepFace追问

我知道在哪里下，但是下载不下来

参考技术A 楼主你下载好了吗，我也遇到这个问题了 参考技术B

你邮箱？我是慢慢用树莓派下了Adience一天（一直开着）。

参考技术C 急需CACD2000数据集

用mapreduce 处理气象数据集

用mapreduce 处理气象数据集

编写程序求每日最高最低气温，区间最高最低气温

1. 气象数据集下载地址为：ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa
2. 按学号后三位下载不同年份月份的数据（例如201506110136号同学，就下载2013年以6开头的数据，看具体数据情况稍有变通）
3. 解压数据集，并保存在文本文件中
4. 对气象数据格式进行解析
5. 编写map函数，reduce函数
6. 将其权限作出相应修改
7. 本机上测试运行代码
8. 放到HDFS上运行
   1. 将之前爬取的文本文件上传到hdfs上
   2. 用Hadoop Streaming命令提交任务
9. 查看运行结果

cd /usr/hadoop
sodu mkdir qx
cd /usr/hadoop/qx

wget -D --accept-regex=REGEX -P data -r -c ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2017/1*

cd /usr/hadoop/qx/data/ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/2017
sudo zcat 1*.gz >qxdata.txt
cd /usr/hadoop/qx


import sys
for i in sys.stdin:
     i = i.strip()
     d = i[15:23]
     t = i[87:92]

     print ‘%s\t%s‘ % (d,t) 


from operator import itemggetter
import sys

current_word = None
current_count = 0
word = None

for i in sys.stdin:
     i = i.strip()
     word,count = i.split(‘\t‘, 1)
     try:
          count = int(count)
     except ValueError:
          continue

     if current_word == word:
         if current_count > count:
              current_count = count
     else:
         if current_word:
             print ‘%s\t%s‘ % (current_word, current_count)
         current_count = count
         current_word = word

if current_word == word:
     print ‘%s\t%s‘ % (current_word, current_count)

chmod a+x /usr/hadoop/qx/mapper.py
chmod a+x /usr/hadoop/qx/reducer.py