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实体 WIDER FACE

WIDER FACE

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  1. RESEARCH · CL_119379 ·

    新的WIDER-FAIR数据集揭示面部检测模型的偏见

    研究人员推出了WIDER-FAIR,一个旨在评估面部检测模型公平性的新数据集。WIDER-FAIR建立在WIDER-FACE基准之上,包含对16,256张图像和四个族裔群体(亚洲人、黑人、印度人和白人)的感知族裔和性别的手动注释。使用在该数据集上训练的YOLOv5模型的初步实验显示,对黑人个体的面部检测性能显著较低,并且将该群体排除在训练之外比排除任何其他人口群体更能加剧公平性差异。

  2. RESEARCH · CL_99783 ·

    InfantFace模型增强了临床环境中新生儿的面部检测能力

    研究人员开发了InfantFace,一个基于YOLOv11m架构的专用面部检测模型,专为新生儿临床环境设计。该模型解决了背景杂乱、光线不足以及医疗设备遮挡等挑战。在结合使用公开数据集进行训练并在特定新生儿研究数据集上进行微调后,InfantFace取得了0.96的高AP50分数,优于通用面部检测器。