WIDER FACEデータセットは顔検出のベンチマークデータセットであり、その画像は公開されているWIDERデータセットから選択されています。私たちは32,203枚の画像を選び、393,703個の顔を、サンプル画像に示されるように、スケール、姿勢、遮蔽において高度な変動性を持たせてラベル付けしています。WIDER FACEデータセットは61のイベントクラスに基づいて整理されています。各イベントクラスについて、私たちはランダムに40%/10%/50%のデータをトレーニング、検証、テストセットとして選択しています。私たちはPASCAL VOCデータセットで使用されているのと同じ評価指標を採用しています。MALFやCaltechデータセットと同様に、テスト画像のバウンディングボックスの正解データは公開していません。ユーザーは最終的な予測ファイルを提出する必要があり、私たちが評価を行います。

ベンチマーク

評価スキームの詳細については、技術レポートを参照してください。
検出結果については、結果ページを参照してください。

• シナリオ-Ext：顔検出器は任意の外部データを使用してトレーニングされ、WIDER FACEのテストパーティションでテストされます。

• シナリオ-Int：顔検出器はWIDER FACEのトレーニング/検証パーティションを使用してトレーニングされ、WIDER FACEのテストパーティションでテストされます。

提出

検出結果の評価については、ご連絡ください。評価サーバーは近日公開予定です。
各画像の検出結果は、画像と同じ名前のテキストファイルにする必要があります。検出結果はイベントカテゴリーごとに整理されます。例えば、テスト画像のディレクトリが「./0--Parade/0_Parade_marchingband_1_5.jpg」である場合、検出結果は「./0--Parade/0_Parade_marchingband_1_5.txt」のテキストファイルに記述する必要があります。検出出力は以下の形式であることが期待されます。
...
< 画像名 i >
< この画像の顔の数 = im >
< 顔 i1 >
< 顔 i2 >
...
< 顔 im >
...
各テキストファイルは、検出された各バウンディングボックスについて1行ずつ、「[左, 上, 幅, 高さ, スコア]」の形式で記載する必要があります。 上記の説明が不明瞭な場合は、出力サンプルファイルとREADMEを参照してください。

関連データセット

以下に他の顔検出データセットをリストします。データセットのより詳細な比較は論文に記載されています。

• IJB - Aデータセット：IJB - Aは顔検出と顔認識のために提案されたものです。IJB - Aには24,327枚の画像と49,759個の顔が含まれています。

• MALFデータセット：MALFは、細粒度の評価をサポートする最初の顔検出データセットです。MALFは5,250枚の画像と11,931個の顔から構成されています。

• FDDBデータセット：FDDBデータセットには、2,845枚の画像セット内の5,171個の顔のアノテーションが含まれています。

• AFWデータセット：AFWデータセットはFlickrの画像を使用して構築されています。473個のラベル付けされた顔が含まれる205枚の画像があります。各顔について、アノテーションには矩形のバウンディングボックス、6つのランドマーク、および姿勢角度が含まれます。

引用

	@inproceedings{yang2016wider,
	Author = {Yang, Shuo and Luo, Ping and Loy, Chen Change and Tang, Xiaoou},
	Booktitle = {IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
	Title = {WIDER FACE: A Face Detection Benchmark},
	Year = {2016}}		

問い合わせ

質問や結果の提出については、shuoyang.1213@gmail.comまでShuo Yangにご連絡ください。