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