대형크기 이미지 데이터세트

대형크기 이미지 데이터세트: 일상에서 부분 손상과 포즈 변화가 있는 얼굴 –
Data Sciences and Analytics Lab (DSAL) @ Wayne State University

 

얼굴 검출 방법은 학습을 위해 얼굴 데이터세트에 의존해 왔습니다. 그러나 기존의 얼굴 데이터세트는 제한된 환경과 제한되지 않은 환경 모두에서 얼굴 학습을 위한 작은 스케일 이었습니다. 본 논문에서는 LSLF(Large-scale Labeled Face)와 LSLNF (Large-scale Labeled Non-Face)라는 대형 이미지 데이터세트를 소개합니다.

LSLF 데이터 세트는 많은 수의 제한되지 않은 다중 뷰와 부분적으로 손상된 얼굴로 구성됩니다. 얼굴에는 색상 및 회색조, 이미지 품질, 이미지 해상도, 이미지 조명, 이미지 배경, 이미지 환상, 인간의 얼굴, 만화 얼굴, 표정, 가벼운 부분 및 심각한 부분적인 얼굴의 교합, 메이크업, 성별, 나이 및 인종 들이 있습니다. 이 얼굴들 중 많은 부분이 문신, 모자, 안경, 선글라스, 손, 머리카락, 턱수염, 스카프, 마이크와 같은 액세서리로 부분적으로 가려져 있습니다. 또는 다른 물건이나 사람으로 가려져 있습니다. LSLF 데이터세트는 현재 레이블이 붙은 이미지의 수와 기존의 다른 레이블이 붙은 얼굴 이미지 데이터세트와 비교된 개인의 관점에서 레이블이 붙은 가장 큰 얼굴 이미지 데이터세트입니다.

둘째, CrowedFaces와 CrowedNonFaces 이미지 데이터세트를 소개합니다. CrowedFaces와 CrowedNonFaces 데이터세트에는 울퉁불퉁한 장면의 얼굴 및 얼굴 이외의 이미지가 포함됩니다. 이 데이터 세트는 근본적으로 연구자가 대규모 얼굴 학습 및 얼굴 인식 작업을 위해 많은 변형을 가진 많은 수의 훈련 예제를 제공하는 것을 목표로합니다. CrowedFaces 및 CrowedNonFaces 이미지 데이터세트를 소개합니다. CrowedFaces와 CrowedNonFaces 데이터세트에는 울퉁불퉁한 장면의 얼굴과 얼굴 이외의 이미지가 포함됩니다. 이 데이터세트는 근본적으로 연구자가 대규모 얼굴 학습 및 얼굴 인식 작업을 위해 많은 변형을 가진 많은 수의 훈련 예제를 제공하는 것을 목표로 합니다.

Paper
https://arxiv.org/pdf/1706.08690

사이트 및 데이터세트
http://discovery.cs.wayne.edu/lab_website/index.php/lsdl/

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데이터세트

LSLF

LSLNF

CrowedFaces