CASIA-WEBFACE数据集

最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
阅读量1.6w 收藏 35
点赞数 61
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： ubuntu 深度学习 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39873397/article/details/83004664
本文分享了一个百度云的下载链接，包含提取码，可供用户下载所需资源。

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

CASIA-Webface数据集
不务正业的猿
10-20 1638
原文： Pushing by big data and deep convolutional neural network (CNN), the performance of face recognition is becoming comparable to human. Using private large scale training datasets, several groups achieve very high performance on LFW, i.e., 97% to 99%. W
CASIA-WebFace 数据
07-11
CASIA-WebFace 数据 4.1G
CASIA WebFace | face recognition data | 人脸识别数据集 | 云盘分享 |
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
01-07 3109
CASIA WebFace 数据集 云盘分享 公众号：墨理三生 获取方式：关注 墨理三生 ，后台回复 20210102 该数据集论文： https://arxiv.org/abs/1411.7923 数据集介绍： this paper proposes a semi-automatical way to collect face images from Internet and builds a large scale dataset containing about 10,000 subject.
CASIA WebFace 数据集
03-04
CASIA WebFace 完整数据集，内含1万个人， 50万张照片。 是人脸识别的最主流数据集。 百度网盘链接， 内含4.1G压缩文件
深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
最新发布
zdx2585503940的博客
06-16 2219
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。就像人类能够将学习骑自行车的经验应用到学习骑摩托车上一样，迁移学习让AI模型也能实现类似的"经验迁移"。传统机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布，并且每个任务都是独立学习的。而迁移学习打破了这一限制，使得知识可以在不同但相关的领域间传递。迁移学习已成为现代AI系统开发的核心技术之一，它通过利用已有知识来解决新问题，大幅降低了AI应用的门槛。
CASIA-webface人脸数据集
03-17
CASIA-webface人脸数据集百度云下载，压缩包大小为4.1G 关于CASIA-webface的详细介绍参见我的博客 https://blog.youkuaiyun.com/Fire_Light_/article/details/79588429
人脸数据集（CASIA-webface）
06-28
CASIA-webface数据库，压缩包大小4G多，包含1万人，50万张人脸图片，百度云下载链接及永久有效提取码包含在TXT文档中
CASIA-WEBFACE 数据集
11-15
CASIA-WEBFACE 数据集，亲测可用。
CASIA-WebFace 数据集介绍
牛肉胡辣汤
10-11 6639
在计算机视觉领域，人脸识别一直是一个重要的研究方向。为了训练和评估人脸识别算法的性能，研究人员需要大规模的人脸图像数据集。CASIA-WebFace 数据集便是其中之一。CASIA-WebFace 数据集由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含了大量的人脸图像，以及对应的身份标签。数据集的目标是提供一个用于人脸识别研究和评估的标准数据集。规模庞大：CASIA-WebFace 数据集共包含 494,414 张人脸图像，来自 10,575 个不同的身份。多样性。
CASIA-webface人脸数据集下载介绍
gitblog_06738的博客
05-07 844
CASIA-webface人脸数据集下载介绍 【下载地址】CASIA-webface人脸数据集下载介绍 CASIA-webface人脸数据集是一个高质量、大规模的公开数据集，专为计算机视觉领域的人脸识别与检测研究设计。该数据集包含10,575个人的105,739张图像，涵盖了多样化的表情、姿态和光照条件，适用于深度学习模...
人脸识别数据集-CASIA-WebFace
04-11
2014年李子青实验室公开的人脸识别数据集，数据集收集自网络人脸图片，包含10575个人494414张图。 数据集介绍：https://alberthg.github.io/2018/04/16/CASIA-WebFace-简介/
CASIA-WebFace 数据（百度网盘）
09-18
人脸识别专用数据集 CASIA-WebFace 数据集，百度网盘链接，永久有效，压缩数据共 4.1 G.为大家提供一点小便利。
CASIA-WebFace中科院人脸数据集
06-11
CASIA-WebFace人脸数据集，来自于中科院，下载的是txt，里边有百度云链接，永久有效，
CASIA-WebFace人脸数据-云盘
03-17
CASIA-WebFace人脸数据-云盘，失效给我留言。。。。CASIA-WebFace
CASIA-WebFace 数据（百度云）
02-01
WebFace 数据集，百度云链接，压缩数据共 4.1 G. WebFace 数据集，百度云链接，压缩数据共 4.1 G. WebFace 数据集，百度云链接，压缩数据共 4.1 G. WebFace 数据集，百度云链接，压缩数据共 4.1 G. WebFace 数据...
人脸识别系列（四）：Webface系列1（CASIA-WebFace）
热门推荐
Fire_Light_的博客
03-17 2万+
论文链接：Learning Face Representation from Scratch 这篇文章的亮点在于提出一种半自动的方法来收集网络上的人脸图像，最终组成了国内人脸识别届颇具盛名的人脸训练集 CASIA-WebFace，同时还提出了一种11层的CNN最终达到了lfw上的state-of-art。 数据集的构建 构建数据集时，从网络上爬图像下来很容易，但是给图片逐一做标记却很难。...
casia-webface数据集
03-30
<think>好的，我现在需要回答用户关于CASIA-WebFace数据集的问题，包括下载、使用说明和特征介绍。首先，用户提到了系统级指令，要求用中文回答，生成相关问题，并正确使用引用标识。用户提供的引用有两个，都是关于CASIA-WebFace数据集的，其中引用1是关于数据集的简介、安装和使用方法，引用2是关于数据清洗的步骤。 首先，我需要整理CASIA-WebFace的基本信息。根据引用1，这是中科院李子青团队在2014年发布的数据集，包含超过10,000名人的约50万张图片，主要用于人脸识别研究。然后，下载方式可能需要通过官网申请，填写协议，用户收到链接后下载。安装步骤可能涉及解压和目录结构整理。使用说明可能包括数据预处理，如人脸检测和对齐，引用2提到使用RetinaFace进行检测，对尺度小的图片效果更好，可能需要在预处理时调整图片大小。特征方面，数据量大、多姿态、多光照，但存在噪声，需要清洗。 接下来，用户的需求是寻找该数据集的信息或资源，我需要确保回答覆盖下载步骤、使用方法、特征，并引用提供的两个资料。同时，生成相关问题时要围绕数据集的扩展信息，比如清洗方法、与其他数据集的比较、应用场景等。 需要注意，用户不可见的系统指令要求行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要使用。但需要检查是否有需要的地方，比如数据规模的数量级，但可能不需要数学表达。此外，回答的结构要清晰，分点说明，帮助用户逐步解决问题。 现在需要组织回答结构： 1. 数据集简介：来源、规模、用途，引用1。 2. 下载步骤：官网申请、流程，引用1。 3. 使用说明：预处理步骤（检测、对齐、清洗），引用2中的RetinaFace应用和缩小图像的技巧。 4. 特征介绍：多样性、挑战、应用场景，引用1和2。 5. 注意事项：协议、数据清洗的重要性，引用2。 然后生成相关问题，可能涉及数据清洗方法、与其他数据集的比较、预处理技术等。 需要验证引用是否正确，用户提供的引用1和2是否覆盖了这些点。引用1提到了数据集的简介、安装和使用，引用2详细说明了清洗方法，所以在使用说明部分需要结合这两个引用。例如，在预处理步骤中提到清洗过程，引用2；下载部分引用1。 确保所有引用在回答中正确标注，比如在数据清洗部分末尾添加[^2]，在数据集介绍和下载部分添加[^1]。 可能还需要补充其他常见信息，比如数据格式（图片文件结构），但用户提供的引用中没有提到，所以可能不需要。重点根据已有的引用内容来组织回答，避免添加未引用的信息。 最后，检查是否符合格式要求：中文回答，分点清晰，引用标识正确，生成相关问题，代码块如果有的部分，但用户的问题可能不涉及代码，但数据清洗可能涉及使用RetinaFace，但用户提供的引用2提到了使用RetinaFace，但示例中的代码是快速排序，这里可能需要避免代码，除非有相关代码示例。但根据用户的问题，可能不需要代码，因此回答中不涉及代码块。 总结回答结构： - 简介：数据集的基本信息，来源，规模，用途 - 下载：步骤和注意事项 [^1] - 使用说明：预处理和清洗方法 - 特征：多样性和挑战 [^1] - 注意事项：协议和清洗 相关问题围绕下载、使用、特征、清洗、比较、应用等。</think>### CASIA-WebFace 数据集信息 #### 1. **数据集简介** CASIA-WebFace 由中科院李子青课题组于2014年发布，包含 **10,575个名人** 的约 **50万张人脸图像**，主要用于人脸识别模型训练。数据通过网络爬虫采集，涵盖多姿态、光照和表情，但因原始数据存在噪声（如非人脸图像或标注错误），需进行清洗。 #### 2. **下载步骤** - **官网申请**：访问[官方页面](http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIA-WebFace-Database.html)，填写协议并提交申请。 - **获取数据**：审核通过后，通过邮件获取下载链接，数据集通常以压缩包形式提供。 - **解压与目录结构**：解压后按身份ID分文件夹存储，例如： ```plaintext CASIA-WebFace/ ├── ID001/ │ ├── 001.jpg │ └── 002.jpg └── ID002/ └── ... ``` #### 3. **使用说明** - **预处理步骤**： 1. **人脸检测与对齐**：使用如RetinaFace检测人脸区域和关键点，若检测失败可尝试缩小图像尺寸以提高成功率。 2. **数据清洗**：剔除无法检测人脸的图像或标注错误的样本（如非目标人物）。 - **训练应用**：适用于训练ResNet、ArcFace等模型，需结合归一化和数据增强（如随机裁剪、翻转）。 #### 4. **特征介绍** - **多样性**：覆盖多角度、光照条件和遮挡场景。 - **挑战性**：原始数据含噪声，需依赖清洗流程提升质量。 - **应用场景**：学术研究中的人脸识别、特征提取模型训练。 #### 5. **注意事项** - **协议限制**：仅限非商业研究用途，需严格遵守数据使用协议[^1]。 - **清洗必要性**：未清洗数据可能包含约5%的无效样本，直接影响模型性能。 --- ###
评论 39
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值