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usdt线下交易(www.caibao.it):清华大学公布全球更大的果然人脸数据集,含数百万ID和数亿图片

admin2021-03-2431

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问题:清华大学公布全球更大的果然人脸数据集,含数百万ID和数亿图片

出品|搜狐科技

编辑|陈凯烨

3月16日新闻,芯翌科技和清华大学的研究职员相助推出了现在全球更大的果然人脸数据集——WebFace260M以及响应的Benchmark。

近年来,经由业界多年来在数据集构建、神经 *** 架构、损失函数设计等方面的详尽研究,人脸识别手艺在识别精度上已经取得了长足提高,并实现了大规模落地。但当前人脸识别仍然面临果然数据规模小、尺度混杂、测评无法对齐等问题。

现在果然的人脸识别训练数据集远远无法知足现实人脸识别系统的数据需求。可以说,果然数据规模与现实落地系统所需数据规模之间的伟大差距,已经较洪水平上阻碍了当前人脸识别相关手艺的延续生长。

另一方面,评测准则和测试集也是影响人脸识别手艺进一步生长的主要制约因素。现在果然的人脸识别评测集在精度上基本已经对照饱和。同时这些测试集对于人脸识别差异场景下的分类测评不够仔细,没有延续迭代、升级和维护,也没有凭证现实应用限制搭建评测准则。

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基于当前行业的现状,芯翌科技与清华大学的研究职员在FRVT参赛基础上,完全基于全球互联网果然人脸数据,团结推出了当前全球规模更大的人脸数据集WebFace260M,人脸ID数目首次到达数百万,图片数目首次到达数亿规模,将很洪水平上推动以深度学习为基础的人脸识别相关手艺生长。

同时在WebFace260M的基础上,芯翌科技和清华大学的研究职员接纳自训练全自动迭代的洗濯流程 (Cleaning Automatically by Self-Training, CAST),获得WebFace42M,是现在全球规模更大的可直接用于训练的清洁人脸数据集。该数据集包罗200万ID和4200万图片,ID数目和图片数目相比现在使用最普遍、最受认可的果然数据集MS1MV2都提高了一个数目级以上。

针对现在人脸识其余评测问题,研究职员公布了更贴近现实应用的“时间受限人脸识别评测准则”-FRUITS (Face Recognition Under Inference Time conStraint)和漫衍更普遍、更具挑战性、分类更仔细的人脸测试集,这将推悦耳脸识别评测更靠近真实场景。

基于WebFace260M洗濯获得的WebFace42M数据,能够在现在果然的、更具挑战性的IJBC测试集上,到达新的SOTA (State-Of-The-Art),并把相对错误率降低了40%。

同时,仅基于WebFace42M的数据,芯翌科技在2020年10月NIST-FRVT的榜单上,取得了1:1人脸识别评测综合排名天下前三的成就。

更进一步,以WebFace42M为基础,在2021年3月最新一期的NIST-FRVT榜单上,芯翌科技在戴口罩人脸识别评测中以绝对优势获得天下第一,并在1:1人脸识别评测综合排名天下前三。

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