![]() |
OpenCV 4.12.0
开源计算机视觉
|
实现了加载数据集
"Adience": http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html
用法
faces.tar.gz\aligned.tar.gz和带有拆分的文件:fold_0_data.txt-fold_4_data.txt,fold_frontal_0_data.txt-fold_frontal_4_data.txt。(对于人脸识别任务,应该创建其他拆分)实现了加载数据集
"Labeled Faces in the Wild": http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
用法
lfw.tgz\lfwa.tar.gz\lfw-deepfunneled.tgz\lfw-funneled.tgz和带有pairs的文件:10个测试拆分:pairs.txt和开发者训练拆分:pairsDevTrain.txt。pairs.txt和pairsDevTrain.txt放入创建的文件夹中。对于此数据集,已实现准确率为0.623833 +- 0.005223的基准测试(训练拆分:pairsDevTrain.txt,数据集:lfwa)
要运行此基准测试,请执行
类 | |
| 类 | cv::datasets::FR_adience |
| 结构体 | cv::datasets::FR_adienceObj |
| 类 | cv::datasets::FR_lfw |
| 结构体 | cv::datasets::FR_lfwObj |
枚举 | |
| 枚举 | cv::datasets::genderType { cv::datasets::male = 0 , cv::datasets::female , cv::datasets::none } |
#include <opencv2/datasets/fr_adience.hpp>
| 枚举器 | |
|---|---|
| male(男性) Python: cv.datasets.male | |
| female(女性) Python: cv.datasets.female | |
| none(无) Python: cv.datasets.none | |