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license: cc-by-nc-4.0
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pretty_name: vggface2
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```
@article{DBLP:journals/corr/abs-1710-08092,
  author       = {Qiong Cao and
                  Li Shen and
                  Weidi Xie and
                  Omkar M. Parkhi and
                  Andrew Zisserman},
  title        = {VGGFace2: {A} dataset for recognising faces across pose and age},
  journal      = {CoRR},
  volume       = {abs/1710.08092},
  year         = {2017},
  url          = {http://arxiv.org/abs/1710.08092},
  eprinttype    = {arXiv},
  eprint       = {1710.08092},
  timestamp    = {Wed, 04 Aug 2021 07:50:14 +0200},
  biburl       = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1710-08092.bib},
  bibsource    = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}
```
# README
## 关于超神经 Hyper.AI
超神经 Hyper.AI（https://hyper.ai）是科技实验媒体，专注报道人工智能与其适用场景。致力于推动中文领域对机器智能的认知与普及，探讨机器智能的对社会的影响。超神经为提高科研效率，提供大陆范围内最快最全的公开数据集下载节点、人工智能百科词条等多个产品，服务产业相关从业者和科研院所的师生。

## 关于数据集
- 数据集名称：VGG-Face2
- 发布机构：牛津大学工程科学系视觉几何组 Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford
- 网址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face/
- 大小：nan GB
- 简介：VGGFace2是一个大规模的人脸识别数据集，包含9131个人的面部。 图像从Google图片搜索下载，在姿势，年龄，照明，种族和职业方面有很大差异。该数据集于2015年由牛津大学工程科学系视觉几何组发布，相关论文为Deep Face Recognition。