原

【论文笔记】VGGFace2——一个能够用于识别不同姿态和年龄人脸的数据集

2018年01月10日 14:53:31 阅读数：6701 
													<span class="tags-box artic-tag-box">
							<span class="label">标签：</span>
															<a data-track-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_626&quot;,&quot;con&quot;:&quot;人脸识别&quot;}" class="tag-link" href="http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=人脸识别&amp;t=blog" target="_blank">人脸识别																</a><a data-track-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_626&quot;,&quot;con&quot;:&quot;数据&quot;}" class="tag-link" href="http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=数据&amp;t=blog" target="_blank">数据																</a><a data-track-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_626&quot;,&quot;con&quot;:&quot;深度学习&quot;}" class="tag-link" href="http://so.csdn.net/so/search/s.do?q=深度学习&amp;t=blog" target="_blank">深度学习																</a>
						<span class="article_info_click">更多</span></span>
																				<div class="tags-box space">
							<span class="label">个人分类：</span>
															<a class="tag-link" href="https://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/category/1865945" target="_blank">CV参考资料																</a>
						</div>
																				<div class="tags-box space">
							<span class="label">所属专栏：</span>
															<a class="tag-link" href="https://blog.csdn.net/column/details/cv-paper-reading.html" target="_blank">CV论文笔记</a>
															
						</div>
																</div>
			<div class="operating">
													</div>
		</div>
	</div>
</div>
<article class="baidu_pl">
	<div id="article_content" class="article_content clearfix csdn-tracking-statistics" data-pid="blog" data-mod="popu_307" data-dsm="post">
							<div class="article-copyright">
				版权声明：本文为shaoxiaohu原创文章，欢迎转载，请注明出处，谢谢。					https://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/79007477				</div>
							            <div id="content_views" class="markdown_views prism-atom-one-dark">
						<!-- flowchart 箭头图标 勿删 -->
						<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"><path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path></svg>
						<p>####参考文献：*** ***<br>

Cao Q, Shen L, Xie W, et al. VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age[J]. 2017.

####简介
VGGFace2 是一个大规模人脸识别数据，包含331万图片，9131个ID，平均图片个数为362.6。这个数据集有以下几个特点：
1）人物ID较多，且每个ID包含的图片个数也较多。
2）覆盖大范围的姿态、年龄和种族。
3）尽可能地使噪声最少。
作者使用ResNet-50和SE分别在VGGFace/MSCeleb-1M/VGGFace2分别做训练，使用IJB-A做测试，证明了VGGFace2的最佳训练结果。同时实验也表明，使用MS-Celeb-1M做预训练，再使用VGGFace2做finetune,能够取得更好的效果。

作者不仅公布了数据，也将论文中用到的模型放出：数据链接

数据介绍

该数据集是从谷歌中下载的，包含不同姿态、年龄、光照和背景的人脸图片，其中约有59.7%的男性。除了身份信息之外，数据集还包括人脸框，5个关键点、以及估计的年龄和姿态。下图为VGGFace2和其它人脸数据集的具体指标对比：

这里写图片描述

数据集分为训练集和评测集，其中训练集包含8631类，评测集包含500类。评测场景可以按姿态和年龄模板分为两类，模板由5张姿态/年龄接近的同一ID的人脸图片组成，如下图所示：
这里写图片描述
姿态模板
这里写图片描述
年龄模板
数据的收集和清理工作，由手动和自动完成（清理工作值得借鉴）：
这里写图片描述

实验

作者使用了ResNet-50和SE-ResNet-50网络分别在VGGFace/VGGFace2/MS-Celeb-1M上进行训练，在IJB-A上进行测试和对比人脸识别性能。实验证明，相同网络在VGGFace2上训练的识别模型在1：1比对和1：N搜索均取得了更好的结果，进一步地，将MS-Celeb-1M和VGGFace2结合，SE-ResNet-50能够取得最佳的识别结果。（实验也证明了SE-ResNet-50的优越性能，需要在自己的实验中应用一下）

这里写图片描述

        </div>
					<link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/mdeditor/markdown_views-a47e74522c.css" rel="stylesheet">
            </div>
				</article>
Logo
九章云极普惠算力

更多推荐

AITemplate与Azure ML集成：云端推理实验管理终极指南

AITemplate作为高性能AI推理框架，与Azure Machine Learning的深度集成为开发者提供了强大的云端推理实验管理能力。本文将详细介绍如何利用AITemplate在Azure ML环境中构建高效推理管道，实现模型部署与性能优化的完整流程。AITemplate通过将神经网络转换为CUDA/HIP C++代码，在云端GPU环境中实现接近硬件极限的推理性能。## 🚀 为什么选

avatar 九章云极普惠算力

Seldon Core 2案例研究：知名企业如何利用该MLOps框架实现AI规模化

在当今竞争激烈的商业环境中，企业如何快速部署、监控和管理数千个生产级机器学习模型成为了关键挑战。Seldon Core 2作为一个现代化的MLOps框架，通过其创新的架构设计和强大的功能特性，帮助企业实现AI模型的规模化部署和高效管理。本文将深入分析Seldon Core 2在企业级MLOps应用中的成功实践。## 🏢 企业级MLOps架构设计Seldon Core 2采用模块化架构，将

avatar 九章云极普惠算力

Seesaw v2终极指南：四层负载均衡与HAProxy/Nginx的性能对比分析

在当今的互联网架构中，**负载均衡器**已成为确保服务高可用性和可扩展性的关键组件。Seesaw v2作为基于Linux虚拟服务器(LVS)的**四层负载均衡平台**，与常见的HAProxy和Nginx等七层负载均衡解决方案形成了鲜明的对比。本文将深入探讨这些技术之间的核心差异，帮助您选择最适合您业务需求的负载均衡方案。🚀## 什么是负载均衡？为什么它如此重要？负载均衡器是现代分布式系统

avatar 九章云极普惠算力