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🎄🎄近期，小海带在空闲之余，收集整理了一批人脸识别数据集供大家参考。 整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！🎈🎈
目录
一、哥伦比亚大学公众人物脸部数据库🎄🎈
二、CelebA人脸数据集🎄🎈
三、美国国防部人脸库🎄🎈
四、PersonID人脸识别数据集🎄🎈
五、CMU PIE人脸库🎄🎈
六、Youtube视频人脸数据集🎄🎈
七、CASIA 人脸图像数据集🎄🎈
八、Caltech人脸数据库🎄🎈
关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ
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一、哥伦比亚大学公众人物脸部数据库🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9
PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联网上 200 人的 58,797 张图像，不同于大多数现有面部数据集，这些图像是在主体完全不受控制的情况下拍摄的，因此不同图像中姿势、光照、表情、场景、相机、成像条件和参数存在较大差异，该数据集类似于 UMass-Amherst 创建的 LFW 数据集。
该数据集由哥伦比亚大学于 2009 年发布，相关论文有《Attribute and Simile Classifiers for Face Verification》。
二、CelebA人脸数据集🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/60EW0n
CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) 是一个大规模的人脸属性数据集，包含超过 20 万张名人图像，每张都有 40 个属性注释。该数据集中的图像涵盖了较大的姿势变化和杂乱的背景。CelebA 种类多、数量多、注释丰富，包括10,177 个身份，202,599 张人脸图像，以及5 个地标位置，每张图像 40 个二进制属性注释。
该数据集可用作以下计算机视觉任务的训练和测试集：人脸属性识别、人脸识别、人脸检测、地标（或人脸部分）定位以及人脸编辑与合成。
三、美国国防部人脸库🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5So6DB
为促进人脸识别算法的研究和实用化，美国国防部的Counterdrug Technology Transfer Program(CTTP)发起了一个人脸识别技术(Face Recognition Technology 简称FERET)工程，它包括了一个通用人脸库以及通用测试标准。到1997年，它已经包含了1000多人的10000多张照片，每个人包括了不同表情，光照，姿态和年龄的照片。
四、PersonID人脸识别数据集🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR
该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。
五、CMU PIE人脸库🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5vPwfO
CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。
六、Youtube视频人脸数据集🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/6u3P2V
该数据集包含 1,595 个不同人的 3,425 个视频。所有视频都是从 YouTube 下载的。每个主题平均有 2.15 个视频可用。最短剪辑时长为 48 帧，最长剪辑为 6070 帧，视频剪辑的平均长度为 181.3 帧。在这个数据集下，算法需要判断两段视频里面是不是同一个人。有不少在照片上有效的方法，在视频上未必有效/高效。
七、CASIA 人脸图像数据集🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5vPwio
CASIA 人脸图像数据库版本 5.0（或 CASIA-FaceV5）包含 500 个对象的 2,500 个彩色人脸图像。CASIA-FaceV5 的面部图像是使用罗技 USB 摄像头在一个会话中捕获的。CASIA-FaceV5的志愿者包括研究生、工人、服务员等。所有人脸图像均为16位彩色BMP文件，图像分辨率为640*480。典型的类内变化包括照明、姿势、表情、眼镜、成像距离等。
八、Caltech人脸数据库🎄🎈
数据集链接：http://m6z.cn/5So6VP
该数据集包含通过在谷歌图片搜索中输入常见的名字从网络上收集的人的图像。每个正面的眼睛、鼻子和嘴巴中心的坐标在地面实况文件中提供。此信息可用于对齐和裁剪人脸或作为人脸检测算法的基本事实。该数据集有 10,524 个不同分辨率和不同设置的人脸，例如 肖像图像、人群等。侧面或非常低分辨率的面孔未标记。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-449719.html
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🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合RepVGG（速度飙升）
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5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）
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8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention
9.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA（单幅图像超分辨率）
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🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈
1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）
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🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）
2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）
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🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss
2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU
4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS
🌴 持续更新中……
🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈
1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）
2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）
3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）
4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数
5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
🌴 持续更新中……
🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）
2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）
3.深度学习之语义分割算法（入门学习）
4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）
5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具
8.YOLOv5结合人体姿态估计
9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）
🌴 持续更新中……
🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）
3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)
5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）
6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）
7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）
9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）
11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）
14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）
16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）
17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）
18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）
19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）
22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）
23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）
24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）
25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）
🌴 持续更新中……
🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）
2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）
3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程
4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）
5.论文投稿指南——SCI选刊
6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板
7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术
9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域
10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术
11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用
12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑
13.目标检测算法——深度学习知识简要普及
14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍
15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？
16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）
17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）
18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）
19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）
20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳
21.论文投稿指南——中文核心期刊
22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊
23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）
24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）
25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）
26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）
27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）
28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）
29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）
30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）
31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）
32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）
33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）
34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）
35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）
36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）
37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）
38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）
39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）
40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）
41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）
42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）
43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）
44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）
45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）
46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）
47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）
48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）
49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）
50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）
51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）
🌴 持续更新中……
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