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????近期，小海帶在空閑之余，收集整理了一批人臉識別數(shù)據(jù)集供大家參考。?整理不易，小伙伴們記得一鍵三連喔！??！????
目錄
一、哥倫比亞大學(xué)公眾人物臉部數(shù)據(jù)庫????
二、CelebA人臉數(shù)據(jù)集????
三、美國國防部人臉庫????
四、PersonID人臉識別數(shù)據(jù)集????
五、CMU PIE人臉庫????
六、Youtube視頻人臉數(shù)據(jù)集????
七、CASIA 人臉圖像數(shù)據(jù)集????
八、Caltech人臉數(shù)據(jù)庫????
關(guān)于YOLO算法改進及論文投稿可關(guān)注并留言博主的CSDN/QQ
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一、哥倫比亞大學(xué)公眾人物臉部數(shù)據(jù)庫????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5DlIR9
PubFig Dataset 是一個大型人臉數(shù)據(jù)集，主要用于人臉識別和身份鑒定，其涵蓋互聯(lián)網(wǎng)上 200 人的 58,797 張圖像，不同于大多數(shù)現(xiàn)有面部數(shù)據(jù)集，這些圖像是在主體完全不受控制的情況下拍攝的，因此不同圖像中姿勢、光照、表情、場景、相機、成像條件和參數(shù)存在較大差異，該數(shù)據(jù)集類似于 UMass-Amherst 創(chuàng)建的 LFW 數(shù)據(jù)集。
該數(shù)據(jù)集由哥倫比亞大學(xué)于 2009 年發(fā)布，相關(guān)論文有《Attribute and Simile Classifiers for Face Verification》。
二、CelebA人臉數(shù)據(jù)集????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/60EW0n
CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) 是一個大規(guī)模的人臉屬性數(shù)據(jù)集，包含超過 20 萬張名人圖像，每張都有 40 個屬性注釋。該數(shù)據(jù)集中的圖像涵蓋了較大的姿勢變化和雜亂的背景。CelebA 種類多、數(shù)量多、注釋豐富，包括10,177 個身份，202,599 張人臉圖像，以及5 個地標(biāo)位置，每張圖像 40 個二進制屬性注釋。
該數(shù)據(jù)集可用作以下計算機視覺任務(wù)的訓(xùn)練和測試集：人臉屬性識別、人臉識別、人臉檢測、地標(biāo)（或人臉部分）定位以及人臉編輯與合成。
三、美國國防部人臉庫????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5So6DB
為促進人臉識別算法的研究和實用化，美國國防部的Counterdrug Technology Transfer Program(CTTP)發(fā)起了一個人臉識別技術(shù)(Face Recognition Technology 簡稱FERET)工程，它包括了一個通用人臉庫以及通用測試標(biāo)準(zhǔn)。到1997年，它已經(jīng)包含了1000多人的10000多張照片，每個人包括了不同表情，光照，姿態(tài)和年齡的照片。
四、PersonID人臉識別數(shù)據(jù)集????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5So6vR
該數(shù)據(jù)集所選用的人臉照片均來自于兩部比較知名的電視劇，《吸血鬼獵人巴菲》和《生活大爆炸》。
五、CMU PIE人臉庫????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5vPwfO
CMU PIE人臉庫建立于2000年11月，它包括來自68個人的40000張照片，其中包括了每個人的13種姿態(tài)條件，43種光照條件和4種表情下的照片，現(xiàn)有的多姿態(tài)人臉識別的文獻基本上都是在CMU PIE人臉庫上測試的。
六、Youtube視頻人臉數(shù)據(jù)集????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/6u3P2V
該數(shù)據(jù)集包含 1,595 個不同人的 3,425 個視頻。所有視頻都是從 YouTube 下載的。每個主題平均有 2.15 個視頻可用。最短剪輯時長為 48 幀，最長剪輯為 6070 幀，視頻剪輯的平均長度為 181.3 幀。在這個數(shù)據(jù)集下，算法需要判斷兩段視頻里面是不是同一個人。有不少在照片上有效的方法，在視頻上未必有效/高效。
七、CASIA 人臉圖像數(shù)據(jù)集????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5vPwio
CASIA 人臉圖像數(shù)據(jù)庫版本 5.0（或 CASIA-FaceV5）包含 500 個對象的 2,500 個彩色人臉圖像。CASIA-FaceV5 的面部圖像是使用羅技 USB 攝像頭在一個會話中捕獲的。CASIA-FaceV5的志愿者包括研究生、工人、服務(wù)員等。所有人臉圖像均為16位彩色BMP文件，圖像分辨率為640*480。典型的類內(nèi)變化包括照明、姿勢、表情、眼鏡、成像距離等。
八、Caltech人臉數(shù)據(jù)庫????
數(shù)據(jù)集鏈接：http://m6z.cn/5So6VP
該數(shù)據(jù)集包含通過在谷歌圖片搜索中輸入常見的名字從網(wǎng)絡(luò)上收集的人的圖像。每個正面的眼睛、鼻子和嘴巴中心的坐標(biāo)在地面實況文件中提供。此信息可用于對齊和裁剪人臉或作為人臉檢測算法的基本事實。該數(shù)據(jù)集有 10,524 個不同分辨率和不同設(shè)置的人臉，例如 肖像圖像、人群等。側(cè)面或非常低分辨率的面孔未標(biāo)記。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-449719.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-449719.html
??????【算法創(chuàng)新&算法訓(xùn)練&論文投稿】相關(guān)鏈接??????
?【YOLO創(chuàng)新算法嘗新系列】?
???美團出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越Y(jié)OLOv7、v8）
???官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法來啦（尖端SOTA模型）
???改進YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升檢測精度（漲點必備）
————————————??【重磅干貨來襲】??————————————
??一、主干網(wǎng)絡(luò)改進（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合ConvNeXt結(jié)構(gòu)（純卷積|超越Swin）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合MobileOne結(jié)構(gòu)（高性能骨干|僅需1ms）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合Swin Transformer V2（漲點神器）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進結(jié)合BotNet（Transformer）
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之GSConv+Slim Neck（優(yōu)化成本）
6.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution（CVPR 2021）
7.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7改進|增加小目標(biāo)檢測層
8.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5改進|增加小目標(biāo)檢測層
?? 持續(xù)更新中……
??二、輕量化網(wǎng)絡(luò)（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合?RepVGG（速度飆升）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合?PP-LCNet（輕量級CPU網(wǎng)絡(luò)）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3（降參提速）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進|結(jié)合輕量型網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetV2
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進結(jié)合輕量型Ghost模塊
?? 持續(xù)更新中……
??三、注意力機制（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5改進之結(jié)合CBAM注意力機制
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7改進之結(jié)合CBAM注意力機制
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7之結(jié)合CA注意力機制
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合ECA注意力機制
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合NAMAttention（提升漲點）
6.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合GAMAttention
7.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合無參注意力SimAM（漲點神器）
8.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合Criss-Cross Attention
9.?目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率）
?? 持續(xù)更新中……
??四、檢測頭部改進（持續(xù)更新中）????
1.魔改YOLOv5/v7高階版（魔法搭配+創(chuàng)新組合）——改進之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進結(jié)合漲點Trick之ASFF（自適應(yīng)空間特征融合）
?? 持續(xù)更新中……
??五、空間金字塔池化（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合?ASPP（空洞空間卷積池化金字塔）
2.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合特征提取網(wǎng)絡(luò)RFBNet（漲點明顯）
?? 持續(xù)更新中……
??六、損失函數(shù)及NMS改進（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進|將IOU Loss替換為EIOU Loss
2.目標(biāo)檢測算法——助力漲點 | YOLOv5改進結(jié)合Alpha-IoU
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合SIoU
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5將NMS替換為DIoU-NMS
?? 持續(xù)更新中……
??七、其他創(chuàng)新改進項目（持續(xù)更新中）????
1.手把手教你搭建屬于自己的PyQt5-YOLOv5目標(biāo)檢測平臺（保姆級教程）
2.YOLO算法改進之結(jié)合GradCAM可視化熱力圖（附詳細教程）
3.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合SPD-Conv（低分辨率圖像和小目標(biāo)漲點明顯）
4.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之更換FReLU激活函數(shù)
5.目標(biāo)檢測算法——YOLOv5/YOLOv7改進之結(jié)合BiFPN
?? 持續(xù)更新中……
??八、算法訓(xùn)練相關(guān)項目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——YOLOv7訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集（保姆級教程）
2.人工智能前沿——玩轉(zhuǎn)OpenAI語音機器人ChatGPT（中文版）
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12.目標(biāo)檢測算法——收藏|小目標(biāo)檢測解決方案（三）
?? 持續(xù)更新中……
??九、數(shù)據(jù)資源相關(guān)項目（持續(xù)更新中）????
1.目標(biāo)檢測算法——小目標(biāo)檢測相關(guān)數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
2.目標(biāo)檢測算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
3.目標(biāo)檢測算法——3D公共數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
4.目標(biāo)檢測算法——行人檢測&人群計數(shù)數(shù)據(jù)集匯總(附下載鏈接)
5.目標(biāo)檢測算法——遙感影像數(shù)據(jù)集資源匯總（附下載鏈接）
6.目標(biāo)檢測算法——自動駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
7.目標(biāo)檢測算法——自動駕駛開源數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
8.目標(biāo)檢測算法——圖像分類開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
9.目標(biāo)檢測算法——醫(yī)學(xué)圖像開源數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
10.目標(biāo)檢測算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總1（附下載鏈接）
11.目標(biāo)檢測算法——工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集匯總2（附下載鏈接）
12.目標(biāo)檢測算法——垃圾分類數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
13.目標(biāo)檢測算法——人臉識別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
14.目標(biāo)檢測算法——安全帽識別數(shù)據(jù)集（附下載鏈接）
15.目標(biāo)檢測算法——人體姿態(tài)估計數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
16.目標(biāo)檢測算法——人體姿態(tài)估計數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
17.目標(biāo)檢測算法——車輛牌照識別數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
18.目標(biāo)檢測算法——車輛牌照識別數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
19.收藏 | 機器學(xué)習(xí)公共數(shù)據(jù)集集錦（附下載鏈接）
20.目標(biāo)檢測算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
21.目標(biāo)檢測算法——圖像分割數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
22.收藏 | 自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總（附下載鏈接）
23.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 2（附下載鏈接）
24.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 3（附下載鏈接）
25.自然語言處理（NLP）數(shù)據(jù)集匯總 4（附下載鏈接）
?? 持續(xù)更新中……
??十、論文投稿相關(guān)項目（持續(xù)更新中）????
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