这是卡内基梅隆大学的公开侧面人脸测试集，其中包含208幅图像，其中有441张各种姿态和场景的人脸。这个测试集人脸模式复杂，非常具有挑战性。 The image dataset is used by the CMU Face Detection Project and is provided for evaluating algorithms for detecting frontal and profile views of human faces. This test set was col
KentaroToyama的 Wallflower paper中的图像测试集 原 paper：Kentaro Toyama, John Krumm, Barry Brumitt, Brian Meyers, "Wallflower: Principles and Practice of Background Maintenance", Seventh International Conference on Computer Vision, September 1999, Kerkyra, Gr
LFW人脸数据库的简介
LFW (Labled Faces in the Wild)人脸数据集：是目前人脸识别的常用测试集，其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度会增大，尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现，对这些多人脸图像仅选择中心坐标的人脸作为目标，其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为2
DeepLearningDatasetSplits
将图像数据集分为训练集和测试集的脚本
加州大学圣地亚哥分校鸟200
设置的层次结构：
将脚本与图像（ ）和训练/测试文本拆分文件（）放在同一目录中
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|--ucsd_birds_test_train_split.py
|--images (downloaded images)
|--train (will be created by scr ipt itself)
|--test (will be created
