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Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5

在众多人脸识别数据集中,大多都由白人面孔组成,为了增强人脸识别模型对亚洲面孔的精确度,本数据集在亚洲人脸的重要数据集 CASIA_FaceV5 的基础上进行了清洗和数据增强操作,以增强其质量。

清洗: 通过 RtinaFace 模型进行人脸检测和关键点提取,基于这些提取到的人脸信息,对人脸进行仿射变换对齐和裁剪

数据增强: 通过翻转、旋转、模糊、亮度、遮挡和调色等多种方式扩充了数据集规模,丰富了数据多样性,使其更适用于人脸识别、人脸分析等相关的机器学习和深度学习任务。

数据集规模

  • 500个人
  • 32500张图像(每人65张)

tags:

  • 人脸识别
  • CASIA_FaceV5
  • 亚洲人脸数据集
  • 数据增强

Reference

使用本数据集微调的ArcFace人脸识别模型:https://modelscope.cn/models/JustinLeee/FaceMind_ArcFace_iResNet50_CASIA_FaceV5

CASIA_FaceV5原始数据集地址:http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do#/datasetDetail/9

数据集结构

数据集以压缩包形式提供,解压后的文件结构为:

/Cleaned_CASIA_FaceV5
├── 000
│   ├── 000_0.jpg
│   ├── 000_0_blured.jpg
│   ├── ...
│   ├── 000_1.jpg
│   ├── 000_1_blured.jpg
│   └── ...
├── 001
│   ├── 001_0.jpg
│   ├── 001_0_blured.jpg
│   ├── ...
│   ├── 001_1.jpg
│   ├── 001_1_blured.jpg
│   └── ...
├── ...

同一个人的所有图像都放在同一个文件夹中,不同人的图像放在不同的文件夹中

图像格式为 jpg ,图像尺寸为 112×112 像素,包含不同姿态、表情、光照条件下的人脸样本,相同前缀的图像文件为同一图像的不同数据增强处理

数据集用途

人脸识别:可用于训练人脸识别模型,提升模型在亚洲人脸场景下的识别准确率和鲁棒性。 人脸属性分析:支持人脸表情分析、年龄估计、性别识别等任务的模型训练与研究。

数据集引用

如果您在研究或项目中使用了该数据集,请进行引用

贡献与反馈

如果您发现数据集中存在问题,或者想要为数据集贡献新的数据、改进标注等,欢迎通过 ModelScope 平台的交流反馈渠道与我们联系。

快速开始

数据集文件,可浏览“数据集文件”页面获取。您可以通过如下git clone命令,或者ModelScope SDK来下载数据集

Git下载

#Git模型下载
git clone https://huggingface.co/datasets/JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5.git
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