landmark guided faceparsing dataset (lapa)是京東人工智慧發布的資料集，可用於人臉關鍵點檢測(106個點)和人臉解析(11個類別，包含了背景類)。
簡介：資料集一共有22176張彩色影象，以及對應的標籤影象和關鍵點資訊檔案，其中訓練集有18176張影象，佔比82%；驗證集有2000張影象，佔比9%；測試集有2000張影象，佔比9%。視覺化結果，如題圖所示。
對應**提出了一種人臉解析方法，在網路結構和損失函式兩個方面，充分利用邊界資訊（boundary information）。語義分割近一兩年發展緩慢，其中有很多任務作基於邊界資訊提公升分割，比如segfix。這篇**的方法boundary-attention semantic segmentation(bass)屬於這個角度，其流程如圖1所示，看樣子跟英偉達的一篇文章相像呢。
圖1：bass方法
bass包含3個分支，1) 語義分支semantic branch完成多類別分割，**使用了resnet-101，在第5個殘差模組後面使用膨脹卷積dilation convolution以減少解析度資訊丟失，還使用了金字塔空間池化pyramid spatial pooling以捕獲全域性紋理資訊；2) 邊界感知分支boundary-aware branch完成邊界檢測；3) 邊界注意力語義分支boundary-attention semantic branch融合上述兩個網路的特徵，融合方法具體就是相加plus(p)，相乘multiplication(m)和級聯concatenation(c)(the best way)，如圖2所示。好奇圖2為什麼還有val.這一行效能。
圖2：消融實驗(f1-score)
損失函式就是3個分支的加權和了。在第3個分支中，損失函式多乘了個加權係數
在helen資料集上，與其他方法進行對比，取得了很高的f1-score，如圖3所示。
圖3：比較實驗(f1-score)
模糊人臉資料集
人臉資料集 關鍵點檢測資料集 檢測到人臉後，通常都需要定位出影象的輪廓關鍵點，關鍵點是人臉形狀的稀疏表示，在人臉跟蹤，美顏等任務中都很重要，現在已經從最開始的5個關鍵點發展到了超過200個關鍵點的標註。2.1 helen等 首先集中介紹一些比較小和比較老的資料集，afw前面已經介紹。xm2vts，發...
人臉識別 人臉資料集大全
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人臉跨年齡資料集
1.fg net 2002 2.morph2 2006 3.adience 2014 4.cacd 2014 5.chalearn lap dataset 2015 2016 6.imdb wiki 2015 7.afad 2016 8.megaage megaage asian 2017 9.ag...