Face Detection Dataset
Ensemble d’images de haute qualité annotées pour la détection de visages, incluant deux formats de labels : pixel et YOLO. Idéal pour l’entraînement de modèles d’IA de vision.
Description
Le dataset Face Detection Dataset contient 16 700 images soigneusement sélectionnées et annotées pour la détection de visages. Chaque image est accompagnée de deux types d’annotations : en format brut (coordonnées en pixels) et en format YOLO (coordonnées normalisées), ce qui le rend compatible avec les frameworks les plus utilisés en vision par ordinateur.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner des modèles de détection de visage en deep learning (ex. : YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- Tester la précision et la robustesse de modèles de vision
- Créer des applications de sécurité, biométrie ou reconnaissance faciale
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, le dataset peut être enrichi avec des étiquettes supplémentaires (âge, émotion, orientation du visage). Il est également possible d’y ajouter des visages dans des environnements variés (angle, éclairage, occlusion) pour augmenter sa robustesse. Les annotations YOLO peuvent être converties facilement pour d’autres architectures.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Étudiants en vision par ordinateur
- Développeurs d’applications de sécurité
- Chercheurs en IA visuelle
🔧 Outils compatibles
- YOLOv5/v8
- Roboflow
- OpenCV
- LabelImg
- Ultralytics
💡 Astuce
Pour obtenir de meilleures performances, utilisez des techniques de data augmentation (zoom, flip, rotation) pendant l’entraînement.
Questions fréquemment posées
Peut-on utiliser ce dataset pour des systèmes de vidéosurveillance ?
Oui, il est particulièrement adapté aux tâches de détection en temps réel, surtout avec YOLO ou SSD.
Existe-t-il une annotation des émotions ou des expressions ?
Non, seules les coordonnées des visages sont fournies. Il est possible de les ajouter manuellement pour enrichir le dataset.
Est-il compatible avec Google Colab et Ultralytics YOLO ?
Oui, les fichiers sont déjà au format YOLO, ce qui le rend directement utilisable dans Ultralytics ou d'autres notebooks Colab.
