Привет! С радостью поделюсь с тобой своим опытом в области компьютерного зрения и расскажу о том, какой набор данных не подходит для решения задач в этой области. Варианты, которые ты предложил, являются известными наборами данных, используемыми в компьютерном зрении. А вот мой выбор ⸺ LWF.
LFW (Labeled Faces in the Wild) ⎻ это набор данных, содержащий портретные фотографии из Интернета. Однако поскольку его целью является предоставление изображений реалистичных лиц для идентификации и распознавания, он не подходит для решения задач компьютерного зрения, связанных с обнаружением объектов или классификацией изображений.
LWF состоит из более чем 13 000 изображений٫ каждое из которых содержит одно лицо. Все изображения дополняются метками٫ указывающими٫ какого человека они изображают. Этот набор данных популярен и широко используется для исследований в области компьютерного зрения٫ связанных с распознаванием лиц. Но для других задач٫ таких как обнаружение и классификация объектов٫ LFW не является подходящим выбором.
Причина заключается в том, что данные в LFW сильно смещены к изображениям лиц и не предоставляют достаточно разнообразия для тренировки моделей, способных работать с другими типами объектов. Кроме того, изображения в LFW не соответствуют задачам детекции или классификации, так как главная задача набора данных ⸺ это идентификация и сравнение лиц, а не обнаружение или классификация объектов.
Таким образом, если ты занимаешься исследованиями в области компьютерного зрения и твоя цель ⸺ решить задачу обнаружения или классификации объектов, то LFW не подходит для твоих нужд. Вместо этого тебе следует обратиться к другим наборам данных, таким как ImageNet, Pascal VOC или PAN CLEF, которые специально созданы для таких задач и предоставляют более разнообразные и подходящие изображения.
Надеюсь, мой опыт и советы помогут тебе в твоих исследованиях! Удачи!