极智数据 | 人脸检测数据集widerface
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WIDER FACE数据集是人脸检测的基准数据集 (benchmark),包括了32203张图片和393703个label,内含在尺度、姿态和遮挡方面具有高度可变性的面孔。WIDER FACE数据集根据事件场景的类型分为61个类别,对于每个事件类别,随机选择40%/10%/50%的比例划分到训练集、测试集和验证集。
WIDER FACE数据集的目录结构如下,主要包括四个部分:训练集、验证集、测试集和标注文件。
├── wider_face: 存放数据集根目录
├── WIDER_train: 训练集解压后的文件目录
│ └── images:
│ ├── 0--Parade: 对应该类别的所有图片
│ ├── ........
│ └── 61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
│
├── WIDER_val: 验证集解压后的文件目录
│ └── images:
│ ├── 0--Parade: 对应该类别的所有图片
│ ├── ........
│ └── 61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
|
├── WIDER_test: 训练集解压后的文件目录
│ └── images:
│ ├── 0--Parade: 对应该类别的所有图片
│ ├── ........
│ └── 61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
│
└── wider_face_split: 标注文件解压后的文件目录
├── wider_face_train.mat: 训练集的标注文件,MATLAB存储格式
├── wider_face_train_bbx_gt.txt: 训练集的标注文件,txt格式
├── wider_face_val.mat: 验证集的标注文件,MATLAB存储格式
├── wider_face_val_bbx_gt.txt: 验证的标注文件,txt格式
├── wider_face_test.mat: 测试集的标注文件,MATLAB存储格式
├── wider_face_test_filelist.txt: 测试的标注文件,txt格式
└── readme.txt: 标注文件说明
WIDER FACE数据集是WIDER数据集的一个子集,WIDER中的图像是通过以下三个步骤收集的:
- (1) 事件类别是根据 Large Scale Ontology for Multimedia(LSCOM) 中所定义的进行选择,它提供了大约1000个与视频事件分析相关的概念;
- (2) 使用google和bing等搜索引擎检索图像,对于每个类别,分别收集了1000~3000张图像;
- (3) 通过人工检查所有图像,过滤掉没有人脸的图像来清洗数据集,然后将每个事件类别中相似的图像删除,以确保面部外观的多样性;
通过以上三个人脸图像搜集步骤,最终形成了32203张图像的WIDER FACE数据集。由于尺度、遮挡、姿态和背景噪点的巨大变化,WIDER FACE数据集很具有挑战性,但这些因素对于建立一个真实世界人脸体系的要求是必不可少的。
下图是不同事件类别的检出率直方图,它说明了WIDER FACE数据集中的难例和简单样本。事件类别根据检测结果从小到大排列,前1~20、21~40、41~60事件类别分别用蓝色、红色和绿色来表示。可以看到最左边示例图是要检测汽车中的人脸,显然难度很高。
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