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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