Glint360K

Glint360K是迄今为止最大，最干净的人脸识别数据集，包含360,232个人的17,091,657图像。
使用Patial FC训练策略，该数据集可用于训练基线模型。部分FC是用于人脸识别的分布式深度学习训练框架，旨在推进大规模分类任务 (例如，1000万或10000万身份)。该框架比模型的并行解更快，并有保证的结果。

Glint360K is the largest and cleanest face recognition dataset to date, containing 17,091,657 images belonging to 360,232 distinct individuals.
Trained with the Partial FC training strategy, this dataset can be used to train baseline models. Partial FC is a distributed deep learning training framework for face recognition, designed to advance large-scale classification tasks (e.g., 10 million or 100 million identities). This framework outperforms model parallelism in terms of training speed and guarantees reliable results.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Glint360K是一个大规模人脸识别数据集，包含360,232个人的超过1700万张图像，是目前最大且最干净的数据集。它采用Patial FC训练策略，这是一个高效的分布式深度学习框架，适用于训练大规模分类任务的基线模型，由北京邮电大学、DeepGlint和湘潭大学于2021年发布。