资源介绍
FDDB评测标准由于只有几千张图像，这样的数据集在人脸的姿态、尺度、表情、遮挡和背景等多样性上非常有限，训练出来的模型难以被很好的评判，算法很快就达到饱和。在这样的背景下香港中文大学提出了Wider-face数据集，在很长一段时间里，大型互联网公司和科研机构都在Wider-face上做人脸检测算法竞赛。Wider-face总共有32203张图片，共有393703张人脸,比FDDB数据集大10倍，而且在面部的尺寸、姿势、遮挡、表情、妆容、光照上都有很大的变化，算法不仅标注了框，还提供了遮挡和姿态的信息，自发布后广泛应用于评估性能比传统方法更强大的卷积神经网络。
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