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这个数据集是基于什么背景创建的？
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RMFD (Real-World Masked Face Dataset)|人脸识别数据集|口罩检测数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/RMFD
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链接失效反馈资源简介：
Real-World Masked Face Dataset (RMFD) 是用于蒙面人脸检测的大型数据集。为了有效防止 COVID-19 病毒的传播，在冠状病毒流行期间几乎每个人都戴着口罩。这几乎使得传统的人脸识别技术在很多情况下都失效了，比如小区门禁、人脸门禁、人脸考勤、火车站人脸安检等。因此，提高现有人脸识别的识别性能非常迫切。蒙面脸上的技术。当前大多数先进的人脸识别方法都是基于深度学习设计的，它依赖于大量的人脸样本。然而，目前还没有公开可用的蒙面人脸识别数据集。为此，本工作提出了三种蒙面人脸数据集，包括蒙面人脸检测数据集（MFDD）、真实蒙面人脸识别数据集（RMFRD）和模拟蒙面人脸识别数据集（SMFRD）。其中，据我们所知，RMFRD 是目前世界上最大的真实世界蒙面人脸数据集。这些数据集可供工业界和学术界免费使用，基于这些数据集可以开发各种蒙面应用程序。我们开发的多粒度蒙面人脸识别模型准确率达到95%，超过了业界报道的结果。我们的数据集位于：https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-06-07
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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