人脸检测数据集
![学习的东西包括8大方向:人脸检测,人脸关键点检测,人脸识别,人脸属性](https://i.ecywang.com/upload/1/img1.baidu.com/it/u=3010876481,3968436335&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=1080&h=493)
学习的东西包括8大方向:人脸检测,人脸关键点检测,人脸识别,人脸属性
图片尺寸1080x493![在300w数据集上的正面人脸检测结果示例:请看一段该库在 300 vw上检测](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=1559274937,1623688780&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=617&h=245)
在300w数据集上的正面人脸检测结果示例:请看一段该库在 300 vw上检测
图片尺寸617x245![结合人脸识别元辅助学习的au单元检测](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=3001493034,3469738589&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=969&h=500)
结合人脸识别元辅助学习的au单元检测
图片尺寸1021x527![基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=3855212439,4246780856&fm=253&fmt=auto&app=120&f=GIF?w=657&h=500)
基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy
图片尺寸1420x1080![假设下面三张图为测试数据集,我们需要计算人脸目标检测的ap值,图中](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=3734898304,3333023963&fm=253&fmt=auto&app=138&f=PNG?w=500&h=748)
假设下面三张图为测试数据集,我们需要计算人脸目标检测的ap值,图中
图片尺寸647x968![基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=1998306170,1002310882&fm=253&fmt=auto&app=120&f=GIF?w=657&h=500)
基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy
图片尺寸1420x1080![9,181人59,490张跨年龄人脸数据_ai数据集产品_数据堂](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=3706401871,3300705743&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=517&h=403)
9,181人59,490张跨年龄人脸数据_ai数据集产品_数据堂
图片尺寸517x403![图 2 微表数据集示例](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=67048933,843683896&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=616&h=500)
图 2 微表数据集示例
图片尺寸780x633![人脸采集sdk人脸数据集](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=791791398,46276092&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG?w=640&h=362)
人脸采集sdk人脸数据集
图片尺寸640x362![基于pythonpcasvmkfold方法人脸识别ar人脸数据集](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=3477433930,3834865518&fm=253&fmt=auto&app=138&f=PNG?w=903&h=500)
基于pythonpcasvmkfold方法人脸识别ar人脸数据集
图片尺寸2498x1383![retinafacefacenet实现人脸检测识别在lfw数据集上进行人脸识别实验的](https://i.ecywang.com/upload/1/img1.baidu.com/it/u=1833892227,2593887586&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=889&h=500)
retinafacefacenet实现人脸检测识别在lfw数据集上进行人脸识别实验的
图片尺寸1920x1080![monk肤色场景上图展示了在超过15种不同的照明条件下捕获的数据的子集](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=3406159531,4125267672&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG?w=705&h=287)
monk肤色场景上图展示了在超过15种不同的照明条件下捕获的数据的子集
图片尺寸744x303![【论文复现代码数据集见置顶评论】3小时高效复现cv计算机视觉经典](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=1909444581,2063956536&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=888&h=500)
【论文复现代码数据集见置顶评论】3小时高效复现cv计算机视觉经典
图片尺寸1364x768![人脸识别数据集](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=3371178400,2446950444&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=884&h=500)
人脸识别数据集
图片尺寸1430x809![传统人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库,比如multi-pie](https://i.ecywang.com/upload/1/img2.baidu.com/it/u=1579115534,537751887&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=508&h=500)
传统人脸关键点检测数据库为室内环境下采集的数据库,比如multi-pie
图片尺寸650x640![口罩检测:人工自动生成戴口罩数据集,检测人脸是否戴口罩](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=894533754,694158697&fm=253&fmt=auto&app=138&f=PNG?w=779&h=500)
口罩检测:人工自动生成戴口罩数据集,检测人脸是否戴口罩
图片尺寸913x586![人脸识别常用数据集大全1220更新](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=1340505528,3622673563&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=499&h=309)
人脸识别常用数据集大全1220更新
图片尺寸1267x784![基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=1947096885,3481491590&fm=253&fmt=auto&app=120&f=JPEG?w=659&h=500)
基于yolov7算法和widerface数据集的高精度实时人脸检测系统pytorchpy
图片尺寸1080x820![常用公开人脸数据集汇总持续更新中](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=394402809,2982100501&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPEG?w=790&h=500)
常用公开人脸数据集汇总持续更新中
图片尺寸1000x633![计算机视觉之人脸识别yale数据集hog和resnet两种方法实现](https://i.ecywang.com/upload/1/img0.baidu.com/it/u=968761221,2515696538&fm=253&fmt=auto&app=138&f=JPG?w=1070&h=500)
计算机视觉之人脸识别yale数据集hog和resnet两种方法实现
图片尺寸1269x593