人脸检测作为计算机视觉中的一个长期存在的问题,由于其实际应用,近几十年来一直受到人们的关注。 随着人脸检测基准数据集的广泛应用,近年来各种算法都取得了很大的进展。其中,Selective Refinement Network(SRN)人脸检测器有选择地将分类和回归操作引入到anchor-based的人脸检测器中,以减少假阳性同时提高定位精度。此外,它...
曾经最强性能的人脸检测算法(Wider Face Dataset) 今天分享的内容,在其他各平台估计都有陆续分享,今天我们“计算机视觉研究院”从我们自己的角度来分析下YOLOF框架,看看他值不值得被CVPR2021录取。 1 前言 今天我们不说计算机视觉基础知识,接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper,其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("json", data_files="my_file.json") JSON 文件具有不同的格式,但我们认为最有效的格式是具有多个 JSON 对象的格式;每行代表一个数据行。例如: {"a": 1, "b": 2.0, "c": "foo", "d": false} {"a": 4, "b": -5.5, "c": null...
目前最强性能的人脸检测算法(Wider Face Dataset) 最强性能的人脸检测 今天我们不说计算机视觉基础知识,接下来说说AAAI2019一篇比较新颖的Paper,其是中科院自动化所和京东AI研究院联合的结果,在Wider Face数据集中达到了较高的水准,比arxiv2019_VIM-FD的更好一些。今天要说的就是“Improved SRN”,现在开始一起学习吧...
Real-World Masked Face Dataset(RMFD) Because of the recent epidemic of COVID-19 virus around the world, people across the country wear masks and there appear a large number of masked face samples. We thus created the world's largest masked face dataset to accumulate data resources for possib...
8.CMUVASC & PIE Face dataset The face datasets were provided by the face reserch group at CMU. CMU PIE人脸库建立于2000年11月,它包括来自68个人的40000张照片,其中包括了每个人的13种姿态条件,43种光照条件和4种表情下的照片,现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。 9.YouTu...
dataset["train"].features>>>{'image_file_path':Value(dtype='string',id=None),'image':Image(decode=True,id=None),'labels':ClassLabel(names=['angular_leaf_spot','bean_rust','healthy'],id=None)} 为了使图像相似性系统可演示,系统的总体运行时间需要比较短,因此我们这里只使用候选图像数据集中的...
importdatasets dataset = datasets.Dataset.from_spark( train_df, cache_dir="/dbfs/cache/train", working_dir="/local_disk0/tmp/train", ) 数据集的缓存 缓存是datasets提高效率的方法之一。 缓存会存储所有已下载和处理的数据集,因此,当用户需要使用中间数据集时,系统会直接从缓存中重新加载这些数据集。
"Yello face dataset1" 50000 SHEETS | SIZE: 71.79GBhttps://pan.baidu.com/s/1X2RTqKKhG5mXx0d4HzfZLgCODE: A01B "Yello face dataset2" 13061 images, size: 16.3GB 1024px -https://pan.baidu.com/s/1RojpVxh0Ju8IcHuxAe_yLACODE: GMDQ "Red face dataset" 105213 images, size: 87.73GB 10...
dataset ["train"].features >>>{'image_file_path': Value (dtype='string',id=None), 'image': Image (decode=True,id=None), 'labels': ClassLabel (names=['angular_leaf_spot','bean_rust','healthy'],id=None)} 为了使图像相似性系统可演示,系统的总体运行时间需要比较短,因此我们这里只使用候...