Abstract-current evaluation dataset för ansiktsdetektering, som är av stort värde i verkliga tillämpningar, är fortfarande något föråldrad. Vi föreslår en ny ansiktsdetektion dataset MALF (kort för Multi-Attribute Labelled Faces), som innehåller 5 250 bilder som samlats in från Internet och 12.000 märkta ansikten. MALF-datauppsättningen belyser i två huvuddrag: 1) Det är den största datauppsättningen för utvärdering av ansiktsdetektion i det vilda, och annoteringen av flera ansiktsattribut gör det möjligt för finkornig prestandaanalys. 2) För att avslöja algoritmernas "sanna" prestanda i praktiken, antar MALF en utvärderingsmått som sätter stress på återkallelsehastigheten vid en relativt låg falsk larmhastighet. Förutom att tillhandahålla en stor datauppsättning för ansiktsdetektion, samlar detta dokument också in mer än 20 toppmoderna algoritmer, både från akademin och industrin, och genomför en finkornig jämförande utvärdering av dessa algoritmer, som kan betraktas som en sammanfattning av tidigare framsteg som gjorts i ansiktsdetektion. Datauppsättning och aktuella resultat av utvärderingen finns på http: // www. cbsr.ia.ac.cn/face evaluation/.
MALF-datasetet REF är ett stort dataset med 5 250 bilder annoterade med flera ansiktsattribut och är speciellt konstruerat för finkornig utvärdering.
Fine-grained evaluation on face detection in the wild
{'venue': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'journal': '2015 11th IEEE International Conference and Workshops on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}