此外,最近的FA-RPN证明,人脸检测模型若先在MS COCO上训练一波,再在Wider Face上进一步训练,性能会更好,Improved SRN也使用了该方案。 总结:Improved SRN中,图2(c)中修改的主干网,不在ImageNet上预训练,而是直接把整个检测网络先在MS COCO上训练,再在Wider Face上进一步训练即可。 为什么MS COCO上训练后,效果会...
口罩遮挡人脸数据集(Real-World Masked Face Dataset,RMFD) 近期全球新型冠状病毒肆虐,疫情严重地区(如武汉)几乎人人戴口罩,具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集,并向社会开放,为当前及今后可能的类似公共安全事件智能管控积累数据资源。基于口罩人脸数据,设计相应口罩遮挡人脸检测和识别算法,帮助社区封闭...
Hugging Face Hub 数据集是从数据集加载脚本中加载并生成的。但是,您也可以从 Hub 上的任何数据集存储库中加载数据集!首先,创建一个数据集存储库 并上传您的数据文件。现在,您可以使用 load_dataset() 函数加载数据集。 例如,尝试通过提供存储库命名空间和数据集名称来加载此 演示存储库 中的文件。此数据集存储...
Human face Dataset(人脸数据集)数据摘要：An animated three-dimensional face showing different facial expressions, acquired using a real-time range camera. The acquisition speed is approximately 3 frames/sec. The database contains 15 expressions of the same face, represented as a textured shape. Each...
HumanfaceDataset(人脸数据集)数据摘要:Ananimatedthree-dimensionalfaceshowingdifferentfacialexpressions,acquiredusingareal-timerangecamera.Theacquisitionspee..
dataset:http://www.escience.cn/people/geshiming/mafa.html 4k face dataset hight resolution paper:https://arxiv.org/pdf/1804.06559.pdf Unconstrained Face Detection Dataset (UFDD) different weather paper:https://arxiv.org/abs/1804.10275 dataset:https://github.com/hezhangsprinter/UFDD ...
下载地址:http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face/vgg_face_dataset.tar.gz import threading import urllib import os def download_and_save(url, savename): try: urlopen = urllib.URLopener() fp = urlopen.open(url) data = fp.read() fp.close() fid = open(savename, 'w+b') fi...
首先,我们需要安装HuggingFace dataset。可以使用pip install huggingface-datasets命令进行安装。安装完成后,在python中导入相关库即可开始使用。 接下来,我们可以使用HuggingFace dataset提供的数据集,例如IMDB电影评论情感分析数据集。这个数据集包含超过5万个电影评论,每个评论都有一个情感标签(正面或负面),可用于训练情感分...
系统标签: frontal 正面图 dataset 人脸 face images FrontalFaceImagesDataset(人脸正面图像数据集)数据摘要:Theimagedatasetisprovidedforevaluatingalgorithmsfordetectingfrontalviewsofhumanfaces.中文关键词:图像,人脸,正面,评估,检测,算法,英文关键词:image,humanface,frontal,evaluate,detect,algorithms,数据格式:IMAGE数据用...
a deep-learning based face editing approach, StyleGAN, is used to synthesize a Chinese face dataset, namely SZU-EmoDage, where faces with different expressions and ages are synthesized. Leverage on the interpolations of latent vectors, continuously dynamic expressions with different intensities, are ...