FaceCaption-15M|面部识别数据集|文本-图像检索数据集

FaceCaption-15M是由重庆邮电大学计算机科学与技术学院创建的大型面部图像-文本数据集，包含超过1500万对面部图像及其自然语言描述。数据集通过高质量的图像和丰富的文本描述，确保了图像与文本之间的高度相关性。创建过程中，首先从LAION-Face数据集中筛选面部图像，然后使用自动标注方法和大型语言模型生成描述文本。该数据集主要应用于面部属性识别、文本-图像检索等任务，旨在推动面部相关任务的研究和应用。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FaceCaption-15M数据集的构建过程包括三个主要步骤。首先，从LAION-Face数据集中获取包含人脸的图像，并使用RetinaFace模型检测和裁剪面部图像区域。其次，为了确保图像与文本的高度相关性，采用He等人提出的方法预测相应的面部属性。最后，结合语法模板和大型语言模型（LLM）设计了一种自动方法来生成面部图像的描述。该数据集包含超过1500万对齐的面部图像-文本对。

特点

FaceCaption-15M数据集具有以下特点：1）规模庞大，包含超过1500万对齐的面部图像-文本对；2）文本自然，描述了面部特征的详细信息；3）图像质量高，且与文本的相关性强。与其他知名面部图像数据集相比，FaceCaption-15M在数量、文本自然度和图像-文本相关性方面表现出优势。

使用方法

FaceCaption-15M数据集可以用于多种面部相关任务，如面部属性识别、文本-图像检索和基于草图的图像检索。使用该数据集的方法通常包括预训练一个多模态表示模型（如FLIP），然后在该模型的基础上进行微调，以适应特定任务。预训练模型可以用于文本-图像对比学习，以对齐面部图像和其描述的语义空间。

背景与挑战

背景概述

FaceCaption-15M数据集是一项大规模、多样化且高质量的面部图像-文本数据集，由重庆邮电大学计算机科学与技术学院的Dawei Dai、YuTang Li、YingGe Liu、Mingming Jia、Zhang YuanHui和Guoyin Wang等研究人员创建。该数据集包含超过1500万对面部图像及其相应的自然语言描述，旨在促进以面部为中心的任务的研究。FaceCaption-15M是目前最大的面部图像描述数据集，其创建时间是在2024年7月12日之前。该数据集的核心研究问题是构建一个大规模、高质量的面部图像-文本数据集，以便更好地支持面部识别、面部属性识别等面部相关任务的研究。FaceCaption-15M的创建对相关领域产生了重要影响，为研究人员提供了丰富的数据资源，有助于提高面部识别和面部属性识别等任务的准确性和鲁棒性。

当前挑战

FaceCaption-15M数据集构建过程中面临的主要挑战包括：1) 获取一个高质量的面部图像数据集，包含数百万张图像，同时确保面部图像的自然分布和精确对齐；2) 确保文本与面部图像的相关性，需要使用自然语言来描述复杂的面部细节；3) 文本生成：手动生成文本既昂贵又不可扩展，而自动方法虽然可扩展，但往往存在语义偏差和高重复率等问题。为了解决上述挑战，研究人员采用了综合流程构建FaceCaption-15M数据集，包括面部图像收集、面部属性标注和面部描述文本生成等步骤。

常用场景

经典使用场景

FaceCaption-15M 数据集被广泛应用于面部图像与文本的联合学习任务中，特别是在面部属性识别、文本-图像检索和基于草图的图像检索等方面。通过将面部图像与其对应的文本描述进行对齐，该数据集支持了多模态深度学习模型在特征空间中的训练，从而提高了模型的泛化能力和性能。

解决学术问题

FaceCaption-15M 数据集的构建解决了现有面部图像数据集中文本与图像相关度低、样本量不足的问题。通过收集高质量的面部图像，并使用自然语言描述面部特征，该数据集为面部图像相关的任务提供了更丰富的训练数据，从而促进了相关研究的深入发展。

衍生相关工作

FaceCaption-15M 数据集的提出衍生了多项相关工作，包括面部语言-图像预训练模型（FLIP）的开发，该模型在面部属性识别、文本-图像检索和基于草图的图像检索等任务中取得了最先进的成果。此外，该数据集还为其他研究提供了基础，例如面部图像解析、编辑和生成等。