Компьютерное зрение, ответвление ИИ, предоставляет компьютерам возможность извлекать полезную информацию из изображений и видео. Затем модель машинного обучения действует на извлеченную информацию. В то время как компьютерное зрение действует как глаза компьютера, наблюдая и понимая мир, ИИ позволяет ему думать. Цель технологии компьютерного зрения — позволить вычислительным системам понимать изображения, видео и другие визуальные входные данные — с контекстом — так же, как человеческое зрение.
15 лучших бесплатных наборов изображений для распознавания лиц
Система распознавания лиц может выполнять свои задачи компьютерного зрения только тогда, когда она обучена на качественных наборах данных изображений. Без качественного набора данных для распознавания изображений вы, возможно, не сможете разработать надежный система распознавания лиц. Но у нас есть решение.
Исследуйте хранилище высококачественных наборов данных с открытыми изображениями, к которым можно получить бесплатный доступ.
Итак, начнем.
Кинетика-700
Kinetics-700 — один из самых обширных наборов видеоданных, который быстро стал стандартом для разработки решений для распознавания лиц. Kinetics-700 описан на веб-сайте Deep Mind как набор данных, содержащий высококачественные изображения, в том числе ссылки на YouTube почти на 650 с различными 700 классами действий человека.
На изображениях изображено взаимодействие человека с объектом (например, закрытие двери или игра на гитаре) и взаимодействие человека с человеком (например, объятия или держание за руки). Каждый из этих классов содержит не менее 600 видеоклипов и аннотируется человеком.
Маркированные лица в дикой природе
Другой бесплатный для загрузки большой набор данных изображений лиц, Labeled Faces in the Wild, содержит около 13,000 XNUMX фотографий лиц, специально предназначенных для выполнения задач распознавания лиц без ограничений. Изображения собраны из Интернета и помечены именем человека.
IMDB-Вики
IMDB-WiKi — еще один большой общедоступный набор данных изображений, содержащий человеческие лица с указанием имени, возраста и пола. Изображения взяты из IMDB и Википедии, всего 523 051. Набор данных был собран путем сканирования профиля актера на IMDB и в Википедии.
Знаменитости
CelebFaces — это свободно доступный набор данных изображений, содержащий изображения атрибутов лица более 200,000 40 знаменитостей. Каждое из этих изображений снабжено 10,000 атрибутами. Кроме того, аннотации также включают XNUMX XNUMX и более идентификаторов и локализацию ориентиров. Он был разработан MMLAB для некоммерческих исследовательских целей, а также для обнаружения лиц, локализации и распознавания атрибутов.
Распознавание лиц на изображениях
Face Detection in Images — это бесплатный простой набор данных, содержащий более 500 изображений с более чем 1100 лицами. С помощью техники ограничивающей рамки изображения помечаются вручную и аннотируются.
База данных лица Тафтса
База данных Tufts Face представляет собой крупномасштабную гетерогенную базу данных для обнаружения лиц с различными модальностями изображений, включая фотографические изображения, компьютеризированные эскизы лиц, а также трехмерные, тепловые и инфракрасные изображения участников. В этой обширной коллекции из более чем 3 10,000 изображений участвуют участники обоих полов, широкого возрастного диапазона и из разных стран.
Сравнение выражений лица Google
Сравнение Google Facial Expression — еще один крупномасштабный бесплатный набор данных, содержащий триплеты изображений лиц. Люди дополнительно аннотируют изображения, чтобы указать, какая пара из трех имеет наиболее похожее выражение лица.
UMDFaces
Один из крупнейших наборов данных, UMDFaces содержит более 367,000 8,200 аннотированных лиц по 3.7 3,100 предметам. База данных также содержит более XNUMX миллиона аннотированных кадров из видео с использованием ключевых точек лица XNUMX субъектов.
YouTube с ключевыми точками лица
YouTube With Facial Keypoints содержит изображения лиц знаменитостей, взятые с общедоступных форумов. Изображения вырезаются из видео и фокусируются на ключевых точках лица в каждом кадре.
Более широкое лицо
Wider Face содержит более 10,000 XNUMX изображений одиноких людей и групп людей. Набор данных сгруппирован на основе многочисленных сцен, таких как парады, трафик, вечеринки, встречи и т. д.
База данных лиц Йельского университета
База данных лиц Йельского университета содержит 165 изображений 15 субъектов при различном освещении, выражениях, эмоциях и условиях окружающей среды.
Лица Симпсонов
Лица Симпсонов — это коллекция изображений, взятых из самой продолжительной телепрограммы «Симпсоны» с 25 по 28 сезоны. Как следует из названия, этот набор данных содержит 10,000 XNUMX обрезанных изображений лиц персонажей, появляющихся в шоу Симпсонов.
Обнаружение реальных и поддельных лиц
Набор данных для обнаружения реальных и поддельных лиц предназначен для того, чтобы помочь системам распознавания лиц лучше различать реальные и поддельные изображения лиц. Набор данных содержит более 1000 реальных и 900 поддельных лиц с разной степенью сложности распознавания.
Фликр Лица
Flickr Faces — это набор данных изображений лиц, сканируемый с Flickr. Высококачественный набор данных содержит более 70,000 XNUMX изображений людей в формате PNG с различными характеристиками, такими как возраст, национальность, этническая принадлежность и фон изображения.
Набор данных открытых изображений Fishnet
Набор данных изображений Fishnet Open рекламируется как идеальный набор данных для обучения систем распознавания лиц, содержащий 35,000 XNUMX изображений рыбалки. Каждое изображение было обрезано с использованием пяти ограничительных рамок.
Доступ к высококачественным наборам данных изображений имеет решающее значение для обучения и разработки систем распознавания лиц. Ваша модель распознавания лиц так же эффективна, надежна и надежна, как и набор данных, который вы используете для обучения модели.
Поскольку данные управляют ИИ и Компьютерное зрение, вам нужны качественные данные разработать выигрышную систему распознавания лиц. Эти бесплатные наборы данных с аннотациями изображений могут способствовать достижению ваших целей в области разработки. Однако, если вам требуются точно настроенные и точно аннотированные наборы данных изображений, Shaip — единственное решение.
Мы являемся наиболее предпочтительным партнером по решениям в области искусственного интеллекта с многолетним опытом предоставления клиентам индивидуальных решений для обработки данных для их конкретных потребностей. Чтобы узнать больше о нашей работе с данными, свяжитесь с нашей командой сегодня.
