《表3 遮挡人脸数据集汇总表》

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《遮挡人脸检测方法研究进展》

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数据集及评价标准对模型性能的提升和量化评估具有极为重要的作用，就遮挡面部的检测问题而言，一个数据完备，标注清楚的遮挡面部数据集是提升模型性能的有效方法。网络上开源的通用人脸数据集较多[83-85]，然而针对遮挡人脸问题设计的数据集较为缺乏，目前可较好地用于训练和测评遮挡人脸检测器的开源数据集有FDDB[86]、AFW、AFLW、300W、Wider Face[87]、MAFA[75]和COFW（Caltech Occluded Faces in the Wild）[88]，汇总结果如表3所示。