性别年龄论文阅读（1）——imdb-wiki

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#年龄估计 #年龄数据集 #imdb-wiki

本文介绍ICCV2015发表的DEX论文，提出基于深度学习的年龄预测方法，利用IMDB-WIKI数据集，包含50万名人照片，为最大年龄预测公共数据集。DEX在ChaLearnLAP2015挑战赛中夺冠。

性别年龄论文阅读（1）——imdb-wiki

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最近半年在做表情，性别，年龄的工作，看了很多有关论文，怕自己会忘记也方便以后自己查找，所以写博客做个总结记录
这里先说一下有关性别年龄的论文：

看的第一篇是发表于ICCV2015年的 DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image
该论文提出了一个新的年龄数据集 imdb-wiki

本文研究了深度学习的静止人脸图像的视年龄估计问题。我们的卷积神经网络(CNNs)使用VGG-16架构，并在ImageNet上进行图像分类的预处理。此外，由于表观年龄标注图像的数量有限，我们探讨了finetuning对具有可用年龄的互联网人脸图像的好处。我们从IMDB和维基百科上抓取了50万张名人的照片公开使用。这是迄今为止最大的年龄预测公共数据集。我们将年龄回归问题作为一个深度分类问题，然后使用softmax期望值进行细化，并显示了相对于直接回归训练的改进。我们提出的方法，深度期望(DEX)的表观年龄，首先在测试图像检测face，然后再裁剪的人脸上提取CNN预测从20个网络的集合。在抓取的图像上对DEX的CNNs进行细化，在运用到对其进行明显的年龄标注提供的图像上。DEX不使用明显的面部特征点。我们的DEX是ChaLearn LAP 2015“表观年龄估算挑战赛”的冠军(第1名)，共有115支注册队伍参赛，远远超过了人类的参考数据

1. the IMDB-WIKI dataset, the largest dataset for biological age pr

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imdb-wiki数据集的wiki人脸部分，总共约3G，因为文件过大使用百度云链接，假如链接失效可以发邮件至947142043@qq.com
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NULL 博文链接：https://eastsun.iteye.com/blog/372401
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深度学习的三大要素：数据、算法、算力。 数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 数据集下载汇总链接： https://www.cvmart.net/dataSets 一、目标检测 1.COCO2017数据集 COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务
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IMDB-WIKI 人脸数据集是一个广泛用于年龄和性别识别研究的大规模数据集，它由 IMDB 和 Wikipedia 两个来源的人脸图像组成。该数据集总计包含 524,230 张名人图像，其中来自 IMDB 的图像有 460,723 张，来自 Wikipedia 的图像有 62,328 张。每张图像附带了拍摄时间戳、出生日期、性别等信息，可用于估计年龄和识别性别 [^1]。 ### 下载方式 IMDB-WIKI 数据集的官方下载地址为： ``` https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ ``` 该网站由瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的计算机视觉实验室维护。用户可访问该链接并根据页面说明下载所需的数据集部分 [^2]。 ### 使用场景 IMDB-WIKI 数据集因其大规模和多样性，被广泛应用于以下领域： - **年龄估计**：利用图像中人脸的特征和已知的出生日期、图像拍摄时间戳，可以训练模型预测图像中人物的年龄。 - **性别识别**：通过深度学习模型，可以识别图像中人脸的性别。 - **人脸识别**：大规模数据集有助于训练更准确的人脸识别系统。 - **人脸属性分析**：可用于研究人脸图像中的其他属性，如表情、发型、面部表情变化等。 - **人机交互与安全控制**：在智能监控、个性化服务、身份验证等实际应用中，年龄和性别信息可以用于优化用户体验和提升系统智能化水平 [^3]。 由于其丰富的数据量和标注信息，IMDB-WIKI 成为了当前年龄和性别识别研究中最具代表性的公开数据集之一。 ### 示例代码（加载数据集元信息） 以下是一个简单的 Python 示例代码，用于加载数据集的 CSV 文件并显示前几行数据： ```python import pandas as pd # 假设你已经下载了imdb和wiki的mat文件，并将其转换为CSV格式 # 例如：imdb.csv 和 wiki.csv df_imdb = pd.read_csv('imdb.csv') df_wiki = pd.read_csv('wiki.csv') # 显示IMDB数据集的前几行 print("IMDB 数据集前几行：") print(df_imdb.head()) # 显示WIKI数据集的前几行 print("\nWIKI 数据集前几行：") print(df_wiki.head()) ``` 该代码假设你已经将原始的 `.mat` 文件转换为 `.csv` 格式，以便更方便地进行数据分析。 ---
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