論文の概要: RealFace -- Pedestrian Face Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00283v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 22:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 15:46:49.817333
• Title: RealFace -- Pedestrian Face Dataset
• Title（参考訳）: RealFace -- 歩行者の顔データセット
• Authors: Leonardo Ramos Thomas,
• Abstract要約: Real Faceデータセットは、11,000以上の画像と、さまざまな環境下で検出された55,000以上の顔で構成されている。 データセットは現実世界のシナリオに重点を置いているため、実用アプリケーションには特に関係がある。 データセットが提示する課題は、現実世界の監視アプリケーションで直面する困難と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Real Face Dataset is a pedestrian face detection benchmark dataset in the wild, comprising over 11,000 images and over 55,000 detected faces in various ambient conditions. The dataset aims to provide a comprehensive and diverse collection of real-world face images for the evaluation and development of face detection and recognition algorithms. The Real Face Dataset is a valuable resource for researchers and developers working on face detection and recognition algorithms. With over 11,000 images and 55,000 detected faces, the dataset offers a comprehensive and diverse collection of real-world face images. This diversity is crucial for evaluating the performance of algorithms under various ambient conditions, such as lighting, scale, pose, and occlusion. The dataset's focus on real-world scenarios makes it particularly relevant for practical applications, where faces may be captured in challenging environments. In addition to its size, the dataset's inclusion of images with a high degree of variability in scale, pose, and occlusion, as well as its focus on practical application scenarios, sets it apart as a valuable resource for benchmarking and testing face detection and recognition methods. The challenges presented by the dataset align with the difficulties faced in real-world surveillance applications, where the ability to detect faces and extract discriminative features is paramount. The Real Face Dataset provides an opportunity to assess the performance of face detection and recognition methods on a large scale. Its relevance to real-world scenarios makes it an important resource for researchers and developers aiming to create robust and effective algorithms for practical applications.
• Abstract（参考訳）: Real Face Datasetは、さまざまな環境下で11,000以上の画像と55,000以上の検出された顔からなる、野生の歩行者顔検出ベンチマークデータセットである。 このデータセットは、顔検出および認識アルゴリズムの評価と開発のために、現実世界の顔画像の包括的で多様なコレクションを提供することを目的としている。 Real Face Datasetは、顔検出と認識アルゴリズムに取り組んでいる研究者や開発者にとって貴重なリソースである。 1万1000枚以上の画像と5万5000個の検出された顔を持つこのデータセットは、現実世界の顔画像の包括的で多様なコレクションを提供する。 この多様性は、照明、スケール、ポーズ、閉塞といった様々な環境条件下でのアルゴリズムの性能を評価するために重要である。 このデータセットは、現実のシナリオに重点を置いているため、現実的なアプリケーションでは特に重要であり、課題のある環境で顔がキャプチャされる可能性がある。 そのサイズに加えて、データセットには、スケール、ポーズ、オクルージョンの多様性の高いイメージが含まれており、実用的なアプリケーションシナリオに焦点を当てており、顔検出と認識の方法のベンチマークとテストのための貴重なリソースとして分離されている。 データセットが提示する課題は、現実の監視アプリケーションで直面する困難と一致し、顔を検出し、差別的特徴を抽出する能力が最重要である。 Real Face Datasetは、顔検出および認識方法のパフォーマンスを大規模に評価する機会を提供する。 現実のシナリオとの関連性は、研究者や開発者にとって、実用的なアプリケーションのための堅牢で効果的なアルゴリズムを作成しようとしている重要なリソースとなる。

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