CASIA-WEBFACE 人脸图片数据集
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*数据结构实际以真实数据为准
在大数据和深度卷积神经网络（美国有线电视新闻网）的推动下，人脸识别的性能已与人类相比。使用私有的大规模训练数据集，若干组在LFW上实现非常高的性能，即97%到99%。虽然有许多开源的美国有线电视新闻网的实现，没有大规模的面部数据集是公开可用的。人脸识别领域的研究现状是数据比算法更重要。为了解决这个问题，我们提出了一种半自动的方式来收集来自互联网的人脸图像，并建立一个大型数据集包含10575个主题和494414个图像，称为CASIA WebFACTS。据我们所知，该数据集的大小在文献中排名第二，仅比脸谱网（SCF）的私有数据集小。我们鼓励在这个数据集上的数据消耗方法训练和LFW上的报告性能。
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