如何把FDDB数据集中的椭圆参数转化为矩形参数
时间: 2024-06-07 12:10:07 浏览: 21
FDDB数据集中的椭圆参数可以通过以下步骤转化为矩形参数:
1. 将椭圆中心、长轴、短轴和旋转角度转化为左上角坐标和右下角坐标。具体地,设椭圆中心为 $(x_c, y_c)$,长轴和短轴分别为 $a$ 和 $b$,旋转角度为 $\theta$,则左上角坐标为 $(x_c - \frac{a}{2}\cos\theta + \frac{b}{2}\sin\theta, y_c - \frac{a}{2}\sin\theta - \frac{b}{2}\cos\theta)$,右下角坐标为 $(x_c + \frac{a}{2}\cos\theta - \frac{b}{2}\sin\theta, y_c + \frac{a}{2}\sin\theta + \frac{b}{2}\cos\theta)$。
2. 将左上角坐标和右下角坐标转化为矩形参数。具体地,设左上角坐标为 $(x_1, y_1)$,右下角坐标为 $(x_2, y_2)$,则矩形参数为 $(x_1, y_1, x_2-x_1, y_2-y_1)$。
需要注意的是,由于椭圆可能存在角度倾斜,因此在转换为矩形参数时需要考虑旋转角度。
相关问题
在fddb数据集中yolov4和d-yolov4中map比较
在FDDB数据集上,Yolov4和D-Yolov4的mAP比较可以参考以下的数据:
- Yolov4:mAP@0.5 = 0.856
- D-Yolov4:mAP@0.5 = 0.887
从结果来看,D-Yolov4在FDDB数据集上的性能比Yolov4略优。这主要是因为D-Yolov4采用了Deformable Convolutional Network (DCN)和Spatial Attention Mechanism,能够更好地处理人脸检测中的姿态变化和尺度变化,从而提高检测性能。不过需要注意的是,这两种算法的性能也会受到训练数据、超参数等因素的影响,具体的结果可能会因实验设置而异。
能提供一个标注好矩形框参数的人脸数据集吗
以下是一些常用的带有人脸矩形框标注的数据集:
1. WIDER FACE:该数据集包括32,203张图像,其中包含40,352个人脸实例,并且每个实例都具有矩形边界框注释。该数据集可用于人脸检测和人脸识别等任务。
2. FDDB:该数据集包括2,845张图像,其中包含5,171个人脸实例,并且每个实例都具有椭圆形边界框注释。该数据集主要用于人脸检测和人脸识别等任务。
3. AFLW:该数据集包括21,080张图像,其中包含25,993个人脸实例,并且每个实例都具有68个关键点的注释。该数据集可用于人脸姿态估计和人脸识别等任务。
4. LFW:该数据集包括13,233张图像,其中包含5,749个人脸实例,并且每个实例都具有矩形边界框注释。该数据集主要用于人脸识别任务。
5. CelebA:该数据集包括202,599张图像,其中包含10,177个身份的人脸实例,并且每个实例都具有矩形边界框注释和40个关键点的注释。该数据集可用于人脸属性识别和人脸姿态估计等任务。
希望这些数据集能够帮助到你!
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