Real vs Fake Faces - 10k

kaggle2024-03-09 更新2024-04-26 收录

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Classify Real vs Fake Faces!

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2024-03-09

LFW (Labeled Faces in the Wild)

Labeled Faces in the Wild，是一个人脸照片数据库，旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。

OpenDataLab2026-07-12 更新34590

VGGFace2

该数据集包含9131个主体（身份）的331万张图像，平均每个主体有362.6张图像。图片是从谷歌图片搜索下载的，在姿势、年龄、光照、种族和职业（例如演员、运动员、政治家）方面有很大差异。整个数据集被分成一个训练集（包括 8631 个身份）和一个测试集（包括 500 个身份）。

OpenDataLab2026-07-12 更新22520

FFHQ

Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 是一个高质量的人脸图像数据集，该数据集由 70,000 张 1024×1024 分辨率的高质量 PNG 图像组成，在年龄、种族和图像背景方面包含相当大的变化。它还对眼镜、太阳镜、帽子等配件有很好的覆盖。图像是从 Flickr 抓取的，因此继承了该网站的所有偏见，并使用 dlib 自动对齐和裁剪。仅收集许可许可下的图像。使用了各种自动过滤器来修剪套装，最

OpenDataLab2026-07-12 更新14120

AFD-dataset

我们创建了迄今为止最大的亚洲人脸数据集，包含360,000张人脸图片，涉及2019个人。相比之下，第二大的亚洲人脸数据集CASIA-FaceV5仅包括2500张图片和500个人。

github2024-05-21 更新23370

CelebA

CelebFaces属性数据集 (CelebA) 是一个大型人脸属性数据集，包含200多个名人图像，每个图像有40个属性注释。此数据集中的图像涵盖了较大的姿势变化和背景杂波。CelebA的多样性大，数量大，注释丰富，包括10,177数量的身份，202,599数量的面部图像，以及5个地标位置，每个图像40个二进制属性注释。

OpenDataLab2026-07-12 更新14220