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匿名用户用户来自于: 北京市
2026-01-14 07:13
同学,数据太小了!自动化所李子青老师团队有个1w+人的数据,去申请吧。
andeyeluguo 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-14 07:13
受教了
赵志超 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-14 07:01
试试我刚刚整理的这份,最近的Trillion Pairs、RAF、WLFW 这些也都记录在内了 polarisZhao/awesome-face
steve tim 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-14 06:56
@David Lau 的写的很有道理的说 关于dropout过拟合 lr设置的某些情况在实际使用中也遇到过的,不知道题主描述的7个点的误差指的是精读最后没上去还是只loss值没收敛。有时候精度没下来,但loss基本收敛的情况也有的,最好能贴一个你的训练log。 另外说人脸识别的情况,因为做人脸识别的项目做过几个还是比较有经验的,总体而言你这个训练数据还是有点少的,你这个数据量的话目测应该是FRGC数据库的图片,自动化所李子青老师那边有一个公开的10w类50w张图的数据集,现在手机打字没法发链接.晚上回去给你补上。做人脸识别最重要的是人脸的图片不能是在有意识下采集的,这样实际应用的效果肯定不好的,另外人脸识别领域benchmark的两个方法一个是汤晓鸥的deepID2一个是Google的tripletloss题主可以去看看他们的方法。同样链接晚点补上。希望有机会多大交流
eraka 核心会员 用户来自于: 北京市
2026-01-14 06:08
如上面几位所说,用CNN train model 数据很重要很重要很重要,我就来分享一些公开的数据。 1. 李子青组的 CASIA-WebFace(50万,1万个人). 需申请.Center for Biometrics and Security Research 2. 华盛顿大学百万人脸MegaFace数据集. 邮件申请, 是一个60G的压缩文件. MegaFace 3. 南洋理工 WLFDB. (70万+,6,025). 需申请. WLFDB : Weakly Labeled Faces Database 4. 微软的MSRA-CFW ( 202792 张, 1583人). 可以直接通过OneDrive下载.MSRA-CFW: Data Set of Celebrity Faces on the Web 5. 汤晓欧实验室的CelebA(20万+), 标注信息丰富. 现在可以直接从百度网盘下载 Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 6. FaceScrub. 提供图片下载链接(100,100张,530人). vintage - resources ps: 建了个github项目,持续更新 https://github.com/betars/Face-Resources

关于作者

王皓 核心会员

这家伙很懒,还没有设置简介

问题动态

发布时间
2026-01-14 07:48
更新时间
2026-01-14 07:48
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