Training set、 gallery set、Probe set

最新推荐文章于 2023-03-27 19:55:00 发布
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本文探讨了人脸识别作为开集问题及人脸验证作为闭集问题的特点。介绍了如何利用PCA进行特征提取，并通过Trainingset、Galleryset及Probeset的定义解释了人脸识别系统的训练与测试过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

人脸识别是一个开集问题，人脸验证verification是一个闭集问题。训练样本可能是甲乙，测试样本可能是丙丁。通过训练样本来学习PCA的投影向量。gallery相当于新的训练集，在Probe上测试。在The CAS-PEAL large-scale Chinese face database and baseline evaluations (TSMCA 2008)P155也有Training set、 gallery set、Probe set定义
guojingjuan
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Gallery 和probe数据集
良知，自由
10-19 5288
Gallery 和probe数据集
论文笔记(1)：Face Search at Scale: 80 Million Gallery
ljwherry的博客
10-23 1250
一、问题描述 随着社交媒体例如Facebook，Google上越来越多的图像由用户上传，图像数据库的规模日益增大。在这样大规模的图库当中进行检索、识别、比对等任务是非常具有挑战性的。计算复杂度，存储空间，时间成本等都与图库的规模有关。如果把现已提出的有效方法应用在现实生活中的大规模图库当中去应用，其性能会大幅下降。 二、介绍 本文为解决大规模人脸图像检索，提出了一种有效的级联搜索系统，结合了快速搜...
Gallery Set与Probe set
yanhx1204的专栏
09-10 618
0 前言 在 Face Recognition 数据集一般会经常看到这三个数据集 Training set 、Gallery set and Probe set。第一次看到的时候也是晕晕的懵懵的，然后自己查阅了一些资料以后也是没有明白啊 后来老师给解释了一下是什么意思。在这里就算是给自己Mark一下。 1 解释 我自己大体画了一下这个意思 在FaceRecognition中一般的是训练集与...
Gallery set 和 Probe set
qq_36819661的博客
11-28 970
Gallery set 和 Probe set 研一两个月，初读文献经常看见这两个集，给老师报告时直译成“画廊集”和“探针集”还闹了个笑话，网上看了一些博客，众说纷纭，越看越糊涂。后来经过老师指点后终于懂了在这记录一下。 gallery set 翻译成 参考集；probe set 翻译成查询集 第一种情况：训练集够用时 使用训练集训练好模型后，先将参考集丢进去，图像经过模型后一般会由高维变成低维的向量，但原先的分类标签还是不变，这个时候参考集还是和原先一样的集合，只是维度变低了，这样查询时更快。这时候再
GALLERY SET、PROBE SET
血色浪漫的专栏
12-17 2978
Deng Cai的Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition 4.1节也有,和朱师弟讨论此处gallery set等同于训练集,Probe set等同于测试集; Graph Embedding and Extensions A General Framework for Dimensionality Reduction的4
Training set，Gallery set，Probe sets
qq_38607354的博客
09-20 659
python
Surveillance Face Recognition Challenge # ======================== Dataset Structure ========================== # "Training_Set": Ordered by face identities, i.e. each directory contains face images from a specific training identity. There are a total of 5,319 directories each is named by the corresponding identity. The image file name is in format of [PersonID]_[CameraID]_[ImageName].jpg. "Face_Identification_Test_Set" -"gallery": containing 60,294 gallery images from 5,319 test identities (IDs). -"mated_probe": containing 60,423 probe images from 5,319 test IDs, with mated gallery true match images in the "gallery" folder. -"unmated_probe": containing 12,1736 distractor probe face images without mated gallery true match images in the "gallery" folder, i.e. the open-set face identification scenario. -"gallery_img_ID_pairs.mat": the gallery image names and the corresponding face IDs -"mated_probe_img_ID_pairs.mat": the mated probe image names and the corresponding face IDs "Face_Verification_Test_Set": -"verification_images": containing 10,051 images, a subset of the whole test set, randomly sampled to build 5,320 positive and 5,320 negative pairs -"positive_pairs_names.mat": 5320_by_2 cell specifying the image pairs of 5,320 positive pairs -"negative_pairs_names.mat": 5320_by_2 cell specifying the image pairs of 5,320 negative pairs # ======================== Evaluation Instruction ========================== # *** Open-Set Face Identification Evaluation ("Face_Identification_Evaluation") *** 1. Extract features of "gallery" images according to the order defined by "gallery_img_ID_pairs.mat", put them in a matrix called "gallery_feature_map" ([image_number]_by_[feature_dimension]), and save the matrix in a mat file named "gallery.mat" 2. Extract features of "mated_pr
03-10
- 查询集（Probe Set）：待识别的人脸图像 - 候选库（Gallery Set）：注册模板库 - 需计算查询图像与库中所有模板的相似度 3. **人脸验证测试集（1:1 Verification）** - 包含匹配对（正样本）与非匹配对（负...
megaface 数据集组成，介绍，Identification/Verification逻辑
larry1648637120的博客
06-13 4756
下载的megaface测试数据集 megaface测试数据集和devkit，下载的文件有： ①MegaFace Dataset（65GB），即Gallery dataset，或Distractors ②FaceScrub full tgz —16.4 GB，即probe（我选的是原始图片，即uncropped） ③Linux Development Kit (.zip) (.tar.gz) —16 MB，python程序，给定特征文件，用来计算测试结果的 MegaFace数据集 组成和介绍 干扰样本集,
pca.zip_FERET DATABASE _FERET.MAT_On the Up_PCA.m_feret
09-24
In addition to the three .m files, standard FERET gallery and probe set lists are given, along with a list of randomly chosen 500 images that can be used for testing: Training set: trainList.mat ...
常见的probe set和gallery set究竟是什么
向往有那么一天梦幻的步态识别落地，开花❀！
11-13 1117
如果觉的有帮助的话，麻烦三连喔，谢谢大家！
Training set、Gallery set和Probe set
Yuyiin
10-21 386
参考： 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/will_ye/article/details/89639922 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011557212/article/details/60963237 Training set：用来训练模型的数据集，跟test set不相交，即交集为空，也就是没有一模一样的数据 gallery set：有人叫它查...
人脸识别中的Gallery和Probe
yaommy的博客
12-14 4915
参考图像集（或者原型图像集，gallery set） 测试图像集（Probe set=test set）
行人重识别RE-ID 琐碎知识点总结
xuluohongshang的博客
12-19 8961
1. single shot 和muti shot 前者是指gallery中每个人的图像为一张（N=1），而后者是指gallery中每个人的图像为N>1张图像，同样的Rank-1下，一般N越大，得到的识别率越高。2.gallery、probe和CMC gallery是候选行人库，probe是待查询输入，也叫查询图像（query），CMC是一种reid的性能评价方法，即Cumulative Mat
行人重识别Person_reid_baseline_pytorch训练及数据集制作流程
yjcccccc的博客
03-27 3020
目前基于Person_reid_baseline_pytorch的教程更多的是关于如何run起来这个工程，但如果想应用到其他细分项目上的教程比较少，数据集较为单一，且命令和格式复杂，所以本文将详细描述如何制作自建的数据集并选择不同的backbone进行训练（因为ResNet-50难以应用于落地）。
人脸识别中的probe face 和gallery
张*#的博客
03-06 1518
人脸识别中用train set训练好一个特征提取器以后，probe face 和gallery用于测试。 我们先给训练好的特征提取器输入gallery里的人脸，这样我们就得到gallery中每个人脸对应的特征向量，这就是我们的特征向量库。 我们现在要识别一张人脸，这个人脸就叫probe face，输入特征提取器，得到他的特征向量，然后跟特征向量库里的每一个特征向量来比较，就可以判断这个probe ...
Person Re-ID相关知识点、数据集及评估指标汇总
对角巷
12-05 1万+
0. 背景 人脸识别技术目前已发展的较为成熟，在很多场景与产品中都已有落地的应用，但人脸识别技术只能用到人体的人脸信息，而人体的其他重要信息得不到充分的利用，例如：衣着、姿态、行为等。另外在应用时必须要有清晰的人脸正面照片，但在很多场景下无法满足要求，例如低头、背影、模糊身形、帽子遮挡等等。 行人重识别（Person Re-ID）技术正好能够弥补人脸识别的这些不足之处，行Person Re-ID能...
小白入门计算机视觉系列——ReID(一)：什么是ReID？如何做ReID？ReID数据集？ReID评测指标？
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贝壳er的博客
09-20 5万+
ReID(一)：什么是ReID？如何做ReID？ReID数据集？ReID评测指标？        小白入门系列是我和朋友准备一起做的一块内容，分模块分专题·，比如计算机视觉中的目标检测，ReID，OCR，语义分割以及大火大热的AutoML等等。        本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（...
人脸识别中的Gallery和Probe以及MegaFace的测试方式
Lavi的专栏
03-16 4979
前言 在进行人脸识别的测评中，经常会看到涉及到Gallery和Probe两部分数据。初入门的小白可能不太明白这两部分数据是用来干什么的，为什么需要这么分。下面面我们就来讲解一下。 人脸识别评测两种方式 一般的人脸识别算法的性能有两种评测的方式，一种是人脸比对，另一个种是人脸识别。人脸比对就比较好理解了，就是给出两场图片组成一个图片对，让算法来判断这连个图片是不是一个人。另一种就是人脸识别，人脸识别...
set_bit函数
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08-09
在单线程初始化阶段（如 `probe` 函数），无需原子性开销，直接位操作效率更高[^4]。 2. **如何安全修改多核共享的位图？** 必须使用 `set_bit/clear_bit` 系列函数，避免使用 `__set_bit`（可能引发数据竞争）...
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