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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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