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从FDDB数据库中提取的人脸数据，可以直接用于训练网络，作为人脸检测的正样本。

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简介：
经过人脸裁剪处理后，这些人脸正样本得以直接应用于训练过程。

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  • 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。
     
  • 优化处理的MTCNN人脸检测数据集（可直接用于训练）
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    本数据集基于优化处理的MTCNN算法构建，包含大量高质量的人脸图像样本，适用于深度学习模型的直接训练与应用开发。 图像尺寸为12x24x48的三个文件夹分别包含正样本、负样本及部分样本共计60万张图片（每类各20万）。每个图像对应的txt文件中记录了置信度、回归框以及5个人脸特征点偏移量，可以直接提取作为训练标签使用。经过优化处理后，建议框的准确性高于CelebA数据集，并且可以利用MTCNN进行直接训练。
     
  • 用于OpenCV人脸检测训练的正样本图片
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    本数据集包含专门用于OpenCV库中的人脸检测模型训练的正样本图像，旨在提升人脸识别算法的准确性和效率。 需要OpenCV人脸检测训练用的正样本图像且资源分不足的话，请留言邮箱地址，我会将图片发送给您。
     
  • YOLOv4人脸检测训练数据集
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    简介：该数据集专为优化YOLOv4算法在人脸识别任务中的性能而设计，包含大量标注的人脸图像，助力研究人员与开发者提升模型准确度。 这是一个YOLOv4人头检测器训练数据集，是从网友分享的数据集中生成的，适用于Yolov4。仅供学习使用。如涉及侵权，请联系删除。谢谢。
     
  • 可用于直接训练的YOLOv5人脸口罩图片数据集
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    本数据集包含大量标记的人脸口罩图像，适用于基于YOLOv5的目标检测模型直接训练与优化，促进口罩佩戴识别技术的发展。 约4000张不带口罩的人脸图片加上4000张带口罩的人脸图片，包含有标注文件，并符合YOLOv5格式，可直接用于训练。
     
  • FDDB原始图片人脸检测数据集
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    FDDB原始图片人脸检测数据集是由数百张人脸图像构成的数据集合，用于评估和比较不同的人脸检测算法性能。 自然无限制各种场景下的多脸人脸检测包括从Wild 数据集中的Faces获取的一组2845个图像中的5171个人脸的标注。
     
  • 可以直接使用的ORL人脸数据集
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    本数据集包含来自40人的920张正面灰度面部图像，适用于人脸识别研究与开发。 ORL人脸数据集包含400张人脸图像，涉及40个个体，每个个体有10个样本，并且这些图像已经过对齐处理，可以直接读取使用。
     
  • OpenCV人脸检测样本数据集，含正负样本
    优质
    本数据集包含用于训练和测试的人脸检测模型的图像样本，其中包括标记有脸部目标的正面样本及无此类目标的负面样本，适用于基于OpenCV的人脸识别研究。 网上收集来的人脸识别数据集包含正样本（人脸）和负样本（背景），每类均有10000张以上图片，可以用来训练haar分类器。
     
  • OpenCV人脸检测样本数据集，含正负样本
    优质
    本数据集包含用于训练和测试的人脸检测模型的图像，分为正面含有脸部及负面不含脸部两类样本，适用于基于OpenCV的人脸识别研究。 网上收集到的人脸识别数据集包含正样本（人脸）和负样本（背景），每类都有超过10000张图片，可用于训练haar分类器。
     
  • 用于Yolov3人脸口罩检测的训练数据集
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    本数据集专为YOLOv3设计，包含大量标注的人脸及口罩图像，旨在提升模型在不同场景下准确识别佩戴与未佩戴口罩状态的能力。 我找了这个数据包很久，但由于一些原因无法下载。后来托远方的朋友帮忙下载，在这里分享给大家。