人脸年龄数据集UTKFace

原创 已于 2022-02-21 09:13:43 修改 · 2.4k 阅读 · 26 ·
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#百度云 #云计算 #图像处理

于 2022-02-18 17:47:02 首次发布
该数据集包含图像裁剪后的结果和对应的标签数据，适用于深度学习和计算机视觉研究。重点涉及图像处理技术，如图像裁剪，以及AI在图像识别和分析领域的应用。
super王~
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人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注
zhubeibei168的博客
03-10 1088
如果公开数据集不能满足特定需求，可以考虑构建自定义数据集。确定数据来源：可以通过网络爬虫从社交媒体、新闻站点等地方抓取图片，或者通过摄像头采集真实场景中的数据。数据抓取：使用网络爬虫工具抓取图片数据。以下是使用Python的requests和import os# 确定目标网页# 创建保存图片的目录# 发起请求# 下载图片else:print("请求失败")数据清洗：抓取的图片可能包含噪声，如非人脸图片、模糊图片等。需要对图片进行清洗，确保数据质量。
【免费下载】 人脸年龄数据集UTKFace介绍
gitblog_06583的博客
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人脸年龄数据集UTKFace介绍 【下载地址】人脸年龄数据集UTKFace介绍 人脸年龄数据集UTKFace介绍UTKFace数据集是一个大规模的人脸图像数据集，主要用于年龄、性别和种族的分类任务 项目地址: https://gi...
UTKFace数据集
01-02
UTKFace dataset　aligned and cropped faces　23,708 images in the size of 128x128x3
UTKFace Dataset 数据集
张哥频道：电生理信号和磁共振成像
10-21 2978
UTKFace Dataset 数据集 简介
人脸检测数据集-faces-dataset
04-10
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数据集 | 人脸公开数据集的介绍及下载地址
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本文介绍了人脸相关算法的数据集。
matlab是人脸识别代码的含义-UTKFace:UTKFace
06-18
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一个基于UTKface的CNN人脸性别与年龄的深度学习课题.zip
02-19
该项目是关于利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）对UTKFace数据集进行人脸性别和年龄预测的研究。UTKFace是一个广泛使用的、包含大量不同年龄、性别和种族人脸图像的数据集，用于面部识别和分析任务。在这...
人脸 数据集 年龄 性别 IMDB CROP 10~19
05-16
IMDB 的人脸数据集 共100个文件夹以及一份标签数据 文件集非常大(6.5G),故分成10份传，本部分为10~19部分
人脸数据集3_64x64.rar
08-18
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人脸数据集
01-17
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FacialClassifier:计算机视觉网络应用程序，用于预测图像中所有个人的年龄，种族和性别。 在VGGFace2和UTKFace数据集上使用PyTorch进行了训练
05-04
面部分类器 计算机视觉网络应用程序，用于预测图像中所有个人的年龄，种族和性别 在所有三个因变量上均达到85％的平均准确度 在PyTorch中构建和训练的CNN模型 用Flask Python后端和Bootstrap前端开发 对自己进行测试！ 在本地运行网站 此面部分类器在Python 3.7上运行 首先克隆仓库： git clone https://github.com/danielzgsilva 导航到项目的根目录并安装依赖项，如下所示： pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行该应用程序： python app.py 然后，该项目将在端口5555上本地服务： http://localhost:5555/ 型号详情 底层的卷积神经网络使用经过VGGFace2训练的预先训练的挤压和激发网络（SENet） 曹琼，等。 “ Vggface2：用
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固定姿态下的人脸数据集，根据光照变化采集了多组图像，共包含人脸图片1629张
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【免费下载】 UTKFace数据集：开启人脸分析新纪元
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09-20 803
UTKFace数据集：开启人脸分析新纪元 【下载地址】人脸年龄数据集UTKFace介绍 人脸年龄数据集UTKFace介绍UTKFace数据集是一个大规模的人脸图像数据集，主要用于年龄、性别和种族的分类任务 项目地址: https:...
LAP, UTKFace，webface, morph II 人脸数据集
Hello Word!
05-21 3985
LAP15 / LAP16:http://chalearnlap.cvc.uab.es/ (old:http://gesture.chalearn.org/) UTKFace:https://susanqq.github.io/UTKFace/
基于UTKFace数据集的多任务学习：年龄与性别识别
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ling0323的博客
06-24 882
本文介绍了一个基于多任务学习的深度神经网络模型，用于同时识别人脸年龄和性别。研究采用UTKFace数据集(包含20,000多张标注图像)，通过构建包含4个卷积层的CNN结构，结合二元交叉熵(性别分类)和平均绝对误差(年龄回归)的复合损失函数。经过数据增强、Dropout等技术处理过拟合后，模型在测试集上取得性别分类89.8%准确率和年龄预测6.3岁平均误差的性能。实验表明，多任务学习方法能有效共享特征表示，提高模型效率，特别适合年龄性别识别这类相关任务。
人脸年龄估计数据集
03-24
### 人脸年龄估计数据集概述 对于人脸年龄估计的研究，选择合适的数据集至关重要。以下是几个常见的人脸年龄估计数据集及其特点： #### AgeDB 数据集 AgeDB 是一个专注于人脸识别和年龄估计算法的高质量数据集[^1]。它包含了来自不同年龄段的人脸图像，覆盖了从儿童到老年人的广泛年龄范围。此数据集适合用来评估算法在跨年龄段表现的能力。 #### UTKFace 数据集 UTKFace 是另一个重要的人脸年龄估计数据集[^3]。该项目提供了大约 2.3 万张带有人脸属性标签的照片，其中包括年龄、性别和种族的信息[^4]。由于其丰富的标注信息，UTKFace 非常适合作为多属性学习的任务数据集。 #### 年龄特征提取的重要性 为了提高年龄估计系统的性能，研究者通常会关注如何有效提取年龄特征[^2]。这些特征可以从人脸形状、纹理、代数等多个角度进行描述，并进一步划分为形状特征、纹理特征、代数特征以及混合特征。 --- ### 数据集下载方法 #### AgeDB 数据集获取方式 可以通过访问官方项目页面或者相关学术资源网站找到 AgeDB 的下载链接。具体地址可能需要查阅原始论文或公开资料中的说明。 #### UTKFace 数据集获取方式 UTKFace 数据集可以直接从其开源仓库中获得。项目地址如下： ```plaintext https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/334c3 ``` 用户可以根据上述 URL 访问并按照指引完成数据集的克隆或下载操作。 --- ### 示例代码：批量下载 UTKFace 图片 如果希望自动化处理 UTKFace 数据集的下载过程，可以参考以下 Python 脚本实现文件抓取功能： ```python import os import urllib.request def download_utkface(output_dir, base_url="http://www.example.com/path/to/images"): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for i in range(1, 23000): # 假设总共有约 2.3 万张图片 filename = f"{i}.jpg" url = f"{base_url}/{filename}" output_path = os.path.join(output_dir, filename) try: print(f"Downloading {url}...") urllib.request.urlretrieve(url, output_path) except Exception as e: print(f"Failed to download {url}: {e}") download_utkface("./utkface_images") ``` > **注意**: 上述脚本仅为示例用途，在实际运行前需确认 `base_url` 是否指向真实存储位置。 ---
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