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    从监控录像中对有面具和无面具的人脸进行分类是最困难的任务之一，数据集SF-MASK来解决这些问题，该数据集适用于小尺寸人脸、部分隐藏的人脸、各种人脸方向和各种面具类型等。 SF-MASK是通过收集已经发布的面具相关数据集而构建的。 同时，通过分析现有数据集中缺失的数据和补充缺失的数据，使其更加完整。 数据集下载链接： suo nz 2wAnAv 一个实时视频 图像数据集，其中包含在大学环境中行走的多个主题（带 不带面具）。 每个带注释的帧都包含多个具有唯一标识、边界框和类 标签信息的实例（即人）。 数据集和注释可用于训练、验证和测试基于深度学习和计算机视觉的口罩检测算法。
  • 口罩遮挡人脸数据集（Real-World Masked Face Dataset . . .
    武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心收集样本建立全球最大口罩人脸数据集并开放。 介绍了不同类型数据集的下载地址，包括原始样本、真实及模拟口罩人脸识别数据集等。 还基于该数据集设计训练了面部 - 眉眼多粒度口罩人脸识别模型，识别
  • 口罩数据集整理：maskSet4k 带标签高质量面罩数据集-阿里 . . .
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  • X-zhangyang Real-World-Masked-Face-Dataset - GitHub
    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，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站、机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。 发起单位：武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心 联系人：黄宝金，联系邮箱： huangbaojin@whu edu cn 为了进一步扩充数据集，欢迎大家将个人收集到的戴口罩图片，通过邮件的方式发送到 huangbaojin@whu edu cn，我们会对收到的图片统一处理。
  • Real-World-Masked-Face-Dataset: 口罩识别数据集
    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，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站、机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。 发起单位：武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心 联系人：熊张洋，联系邮箱：x_zhangyang@whu edu cn 为了进一步扩充数据集，欢迎大家将个人收集到的戴口罩图片，通过邮件的方式发送到 x_zhangyang@whu edu cn，我们会对收到的图片统一处理。
  • 人脸口罩数据集（武大开源）_数据集-飞桨AI Studio星河社区
    数据来源地址： https: github com X-zhangyang Real-World-Masked-Face-Dataset 真实口罩人脸识别数据集：从网络爬取样本，经过整理、清洗和标注后，含525人的5千张口罩人脸、9万正常人脸。 备注：实际口罩人脸只有2203张，没有5千张
  • 口罩数据集yolov5数据集:YOLO模型训练专用，含戴 未戴 . . .
    专为YOLO系列模型打造的口罩数据集，含mask和unmask两类标注，包含未正确佩戴口罩情况。 人脸切割图片提升训练准确性，旋转数据增强，支持YOLO和VOC格式，助力高效口罩检测模型训练。
  • 开源口罩佩戴检测数据集|口罩检测数据集|图像识别数据集
    该数据集用于训练和验证口罩佩戴检测模型，包含从网上下载并手工标注的图像，用于识别照片中人们是否戴口罩。 This dataset is designed for training and validating face mask detection models
  • 人脸数据集大全：从检测到识别的深度学习资源-CSDN博客
    人脸图片均通过 Viola-Jones 人脸检测算法从互联网上检索搜集。 包含 13000 张从互联网上获取的人脸图像，每张图片都标有该人的姓名，其中有 1680 个人的有超过2张图像，共有四个子数据集，分别为 原始数据集（lfw）、funneled images、LFW-a、deep funneled images 四组。
  • 人脸口罩数据集 - Heywhale. com
    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，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站、机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。 数据说明 包含图片以及标注文件





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