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YOLO人脸与物体检测数据集

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简介：
简介：YOLO人脸与物体检测数据集是一款结合了人脸识别和多种物体识别需求的数据集合，适用于训练高性能的人脸及通用目标检测模型。 对WiderFace数据集进行转换，生成符合YOLO格式的数据集，可以直接用于人脸目标检测的训练。

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  • YOLO人脸与物体检测数据集
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    简介：YOLO人脸与物体检测数据集是一款结合了人脸识别和多种物体识别需求的数据集合，适用于训练高性能的人脸及通用目标检测模型。 对WiderFace数据集进行转换，生成符合YOLO格式的数据集，可以直接用于人脸目标检测的训练。
     
  • YOLO 人脸检测数据库
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    简介：YOLO（You Only Look Once）人脸检测数据库是专为实时人脸检测设计的数据集，包含大量标记图像，广泛应用于计算机视觉研究与开发。 我们处理了16,102张图片，并对其中的人脸进行了标注。这些图片的总大小为3.22GB，总共标注了393,703个人脸数据，采用的是YOLO txt格式的标注结果文件。
     
  • YOLO瓶装物体检测数据集 bottle_VOCtrainval2012.zip
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    该数据集为YOLO算法训练专用，包含多种日常生活中的瓶装物品图像，格式遵循VOC标准，适用于目标检测模型的研究与开发。 1. YOLO瓶子检测数据集 2. 类别名：bottle 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式：txt和xml两种 5. 图片数量：812张
     
  • OULU-NPU人脸活体检测数据集
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    OULU-NPU人脸活体检测数据集是一个专为评估防伪算法效能设计的数据库，包含多种攻击类型的真实世界样本，促进生物识别安全研究。 目前质量最好的平面呈现攻击检测数据集现已上传至百度网盘。
     
  • Yolov8数据集-安全帽、人脸、人体检测
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    本项目基于YOLOv8模型，专注于工业场景下的安全监测，涵盖安全帽识别、人脸识别及人体姿态检测三大模块，旨在提升工作场所的安全水平。 yolov8 数据集包含100张图片，用于检测安全帽、头和人三类目标。
     
  • 人脸验证与活体检测数据集汇总
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    本数据集汇总提供了多种用于人脸验证和活体检测的研究资源，涵盖不同场景下的高质量图像及视频样本。 本压缩包包含以下人脸识别与活体检测数据集：3DMAD、CALFW、CASIA-CeFA、CASIA-FASD、CASIA-SURF、CelebA_Spoof、CPLFW、DISFA、DISFA+、HKBU_MARS_V1+、HQ-WMCA、lfw、MSU-MFSD、OULU-NPU、Oulu唇语数据集、Oulu表情数据集、SIW、UVA-NEMO、Vggface2和WFFD蜡像数据集。这些数据集均是在构建抗欺骗的人脸识别系统过程中收集的。
     
  • YOLO人员检测数据集2
    优质
    本数据集为YOLO算法提供训练与测试资源，包含大量标注图像，专注于人体姿态和位置识别，适用于开发高性能的人体检测模型。 标题“yolo人员检测数据（集）2”指的是一个基于YOLO（You Only Look Once）算法的人员检测数据集，该数据集主要用于训练和评估计算机视觉模型在人物识别任务上的性能。YOLO是一种实时目标检测系统，它能够在单一的神经网络中同时进行目标分类和定位，因其高效和准确而广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。 描述中的这个数据集是一个用于人员识别的视频集合，可能包含了多帧视频图像，并且这些图像中的人物已经经过标记以便机器学习算法能够学习并理解人物特征。视频清晰度一般，时长大约不到半分钟，这表明该数据集规模较小，适合初学者或快速验证算法的小型项目。 标签“视频”意味着这个数据集是以视频形式存在的。通常来说，相较于静态图像数据集，视频数据更能模拟真实世界的应用场景，因为它们包含连续的动作和变化，这对于训练能够处理动态场景的模型至关重要。 在压缩包子文件的列表中可以看到一个名为“bbb1.mp4”的文件。这很可能是该集合的一部分，即包含了人物检测样本的视频片段。这些片段可能被分割成多个小段，并且每个帧都带有相应的边界框标注来指示出人物的位置和大小，这样的标注对于训练YOLO或其他目标检测模型是必要的。 综合以上信息可以总结以下知识点： 1. **YOLO目标检测**：这是一种实时的目标检测技术，在单个神经网络中同时执行分类和定位任务。它适用于人脸识别、行人检测等场景。 2. **人员识别**：这是计算机视觉领域的一个重要应用，通常用于安全监控、人流统计等场合。通过视频中的人员识别可以实现智能化的监控与分析。 3. **数据集构建**：为了训练模型需要包含人物标记的数据集，即使规模较小也能满足初步实验和算法验证的需求。 4. **视频处理**：相比静态图像而言，视频数据集更加复杂且要求更高，因为它们包含了时间序列信息。这增加了对模型稳定性和鲁棒性的要求。 5. **边界框标注**：每个帧可能包含用于指示人物位置大小的边界框标签，这些标签对于训练识别和定位任务至关重要。 6. **视频格式**：“bbb1.mp4”文件使用的是MPEG-4 Part 14编码标准（一种常见的、压缩效率高的格式），适合在网络上传输与存储。 总之，这个数据集有助于初学者了解如何处理视频数据，并用YOLO等模型进行目标检测。同时对于开发者来说可以作为快速测试和调整算法性能的基准工具。
     
  • FDDB人脸检测数据集
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    简介：FDDB人脸检测数据集是一个广泛使用的面部特征定位数据库，包含2845张图像和超过20000个标注的人脸区域，用于评估和比较不同的人脸检测算法。 FDDB的全称为The Face Detection Dataset and Benchmark（面部检测数据集与基准），由卡内基梅隆大学的研究团队开发，是一个用于无约束条件下的面部检测的数据集，在人脸检测领域较为权威。该数据集非常全面，包含了多种姿态、表情、角度和光照条件下的人脸图像。FDDB被广泛应用于评估和比较各种人脸检测算法，并为研究人员提供了一个探究新技术的平台。这段描述涵盖了关于FDDB数据集的基本信息，包括图片和标签，可以直接用于训练目的。
     
  • YOLO行人检测数据集 - person_VOCtrainval2012.zip
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    person_VOCtrainval2012.zip是YOLO算法使用的行人检测数据集，包含VOC2012训练和验证集中的人体标注图像，用于模型的训练与测试。 1. YOLO行人检测数据集 2. 类别名：person 3. 来源：从VOCtrainva2012数据集中单类别提取得到 4. 标签格式：txt和xml两种 5. 图片数量：9583张
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
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    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。