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Face Masks ensemble数据集不再仅限于Kaggle，现已登陆Huggingface！该数据集旨在帮助训练和/或微调检测戴口罩和不戴口罩的人脸的模型。通过结合三个公开的YOLO格式的口罩检测数据集，并使用Roboflow工具进行处理，最终生成了一个包含9,982张图像和24,975个标注实例的数据集。为了提高模型的泛化能力，使用了90度旋转增强技术，并将数据集分为训练、验证和测试集。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

Face Masks ensemble dataset

数据集用途

用于训练和/或微调模型，以检测戴口罩和未戴口罩的人脸。

数据集创建过程

• 通过组合三个公开的Kaggle上的口罩人脸检测数据集创建。
• 使用Roboflow工具合并数据集。
• 将原始数据集中的不同类别重新编码为“Mask”和“No Mask”两个类别。
• 移除了包含错误佩戴口罩类别的图像。
• 修复了约50张图像的损坏标注。

数据集规模

• 包含9,982张图像。
• 共有24,975个标注实例。
• 图像分辨率平均为0.49 mp，中位尺寸为750 x 600像素。

数据集划分

• 数据集分为85%的训练集，10%的验证集，和5%的测试集。
• 训练集包含16,000张图像，验证集包含1,900张图像，测试集包含1,000张图像。

数据增强

• 使用了90度旋转增强，为每张图像生成了90度、180度和270度旋转的副本。

许可证

MIT

任务类别

• 物体检测
• 图像分类

标签

• 医疗