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title: Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5"
md_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5.md"
repository: JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5
chinese_name: "清洗并数据增强的CASIA_FaceV5"
last_updated: 2025-03-29
license: "Apache License 2.0"
storage_size: "132 MB"
downloads: 809
stars: 5
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# Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5

> Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5 - JustinLeee 在 ModelScope 开源的数据集。针对亚洲面孔的人脸数据集 CASIA_FaceV5 进行了数据清洗和数据增强，包括翻折、旋转、遮蔽、模糊和调色等操作，可用于训练人脸识别模型（如：ArcFace等）

JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 132 MB，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5
- **License**: Apache License 2.0
- **Storage size**: 132 MB
- **Downloads**: 809
- **Stars**: 5
- **Last updated**: 2025-03-29

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5

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# Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5
在众多人脸识别数据集中，大多都由白人面孔组成，为了增强人脸识别模型对亚洲面孔的精确度，本数据集在亚洲人脸的重要数据集 CASIA_FaceV5 的基础上进行了清洗和数据增强操作，以增强其质量。

**清洗**：
通过 RtinaFace 模型进行人脸检测和关键点提取，基于这些提取到的人脸信息，对人脸进行仿射变换对齐和裁剪

**数据增强**：
通过翻转、旋转、模糊、亮度、遮挡和调色等多种方式扩充了数据集规模，丰富了数据多样性，使其更适用于人脸识别、人脸分析等相关的机器学习和深度学习任务。

## 数据集规模
- 500个人
- 32500张图像（每人65张）

### tags:
  - 人脸识别
  - CASIA_FaceV5
  - 亚洲人脸数据集
  - 数据增强

## Reference
使用本数据集微调的ArcFace人脸识别模型：https://modelscope.cn/models/JustinLeee/FaceMind_ArcFace_iResNet50_CASIA_FaceV5

CASIA_FaceV5原始数据集地址：http://biometrics.idealtest.org/dbDetailForUser.do#/datasetDetail/9

## 数据集结构
数据集以压缩包形式提供，解压后的文件结构为：

```shell
/Cleaned_CASIA_FaceV5
├── 000
│   ├── 000_0.jpg
│   ├── 000_0_blured.jpg
│   ├── ...
│   ├── 000_1.jpg
│   ├── 000_1_blured.jpg
│   └── ...
├── 001
│   ├── 001_0.jpg
│   ├── 001_0_blured.jpg
│   ├── ...
│   ├── 001_1.jpg
│   ├── 001_1_blured.jpg
│   └── ...
├── ...
```
同一个人的所有图像都放在同一个文件夹中，不同人的图像放在不同的文件夹中

图像格式为 jpg ，图像尺寸为 112×112 像素，包含不同姿态、表情、光照条件下的人脸样本，相同前缀的图像文件为同一图像的不同数据增强处理

## 数据集用途
人脸识别：可用于训练人脸识别模型，提升模型在亚洲人脸场景下的识别准确率和鲁棒性。
人脸属性分析：支持人脸表情分析、年龄估计、性别识别等任务的模型训练与研究。

## 数据集引用
如果您在研究或项目中使用了该数据集，请进行引用

## 贡献与反馈
如果您发现数据集中存在问题，或者想要为数据集贡献新的数据、改进标注等，欢迎通过 ModelScope 平台的交流反馈渠道与我们联系。


## 快速开始
数据集文件，可浏览“数据集文件”页面获取。您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载数据集

SDK下载
```
from modelscope.msdatasets import MsDataset

ds =  MsDataset.load('JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5')
```

Git下载
```
#Git数据集下载
git clone https://modelscope.cn/datasets/JustinLeee/Cleaned_Augmented_CASIA_FaceV5.git
```