yolov5人脸识别模型数据集
时间: 2025-02-01 19:06:07 浏览: 95
### 适用于YOLOv5人脸识别模型的数据集
对于构建基于YOLOv5的人脸识别模型,选择合适的数据集至关重要。数据集的选择直接影响到模型训练的效果以及最终的应用性能。
#### WIDER FACE 数据集
WIDER FACE 是一个人脸检测领域广泛使用的基准数据集[^1]。该数据集包含了超过40,000张图像,标注了约750,000个人脸框。这些图片涵盖了不同的场景、光照条件和遮挡情况,非常适合用于训练像 YOLOv5 这样的通用目标检测器来识别人脸。
#### FDDB (Face Detection Data Set and Benchmark)
FDDB 提供了一个椭圆形式的面部位置标签集合,共包含大约5,171幅照片中的10,896个脸部实例。尽管其规模相对较小,但由于提供了精确的手动标记,因此仍然是一个高质量的小型人脸检测评测平台。
#### CelebA Dataset
CelebA 是一个大规模明星面孔属性数据集,它不仅有人脸边界框信息,还附带多种语义分割掩膜及详细的面部特征点定位。这使得 CelebA 成为了学习复杂视觉模式的理想选择之一,在此基础上可以进一步提升 YOLOv5 对于特定应用场景下的表现力。
#### LFW (Labeled Faces in the Wild)
LFW 收录了许多公众人物的照片,并且每一张都经过精心挑选以确保具有挑战性的姿态变化与背景干扰因素存在。此数据集主要用于评估算法在自然环境中识别人的准确性,同样适合作为预训练或微调阶段的一部分资源。
```python
import torch
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((640, 640)), # Resize to match YOLOv5 input size
transforms.ToTensor()
])
dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_dataset', transform=transform)
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
```
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