Le dataset des images du projet d'IA de 2021

Overview

face-mask-dataset-ilc-2021

Le dataset des images du projet d'IA de 2021, Indiquez vos id git dans la issue pour les droits

TL;DR:

  • Choisir 200 images JPEG avec environ 1/3 sans masque, 1/3 avec masque, et 1/3 mal mis
  • Renommer les images avec le hash md5 du fichier
  • Annoter avec labelimg (ou autre pour fichier xml au format PASCAL-VOC)
  • commit sur votre branch "contrib_NOM1_NOM2"
  • Une fois toutes les images annotées, => Pull requests vers branche VALID
  • Le discord ILC est pratique pour échanger

1. Répartition

Les images sont repertoriées en 3 catégories :

  • "with_mask", un masque correctment porté et qui recouvre la bouche et le nez
  • "with_incorrect_mask", un masque porté sous le nez, ou de facon pas très covid-friendly
  • "without_mask, Un visage sans masque

Le dataset doit faire environ 2300 images qui répartit par 23 doit donner environ 100 images à annoter par personne

2. Gestion des images

Les images doivent être traitées de la sorte :

  • Le nom correspond au md5sum du fichier
  • Les masques rajoutés en mode photoshop sont à proscrire pour des raisons de performances
  • on recherche les images similaires par exemple à l’aide du script python compare_images
  • La répartition des images doivent être équilibrés (environ le même nombre d'image dans chaque catégorie à 100 images près)

3. Pour commit

L'idée va être d'avoir une branche "VALID" pour ajouter toutes les images en attentes de validation et de ne garder la branche "main" que pour le résultat final. Pensez à bien mettre renseigner vos avancés dans vos commits et pull request. -> Chaque binome ajoutera sur sa branche "contrib_NOM1_NOM2", et on effectuera un pull request vers la branche "VALID" une fois les 200 images ajoutées et annotées

4. Les outils qui vont bien

  • Pour annoter les images : labelimg
  • Pour trouver les doublons dans les images : Le script "compare_images.py" (run n'importe ou), et lui passer les deux dossier source(les images des autres) et to_add (les votres à ajouter)
  • Pour renommer toutes ses images en leur hash MD5 (A faire avant d'annoter) : le script "rename_dir_md5.py" (à déplacer dans le dossier JPEGImages pour run)
Owner
Jonathan Lignier
Demo project for real time anomaly detection using kafka and python

kafkaml-anomaly-detection Project for real time anomaly detection using kafka and python It's assumed that zookeeper and kafka are running in the loca

Rodrigo Arenas 36 Dec 12, 2022
Code and datasets for the paper "Combining Events and Frames using Recurrent Asynchronous Multimodal Networks for Monocular Depth Prediction" (RA-L, 2021)

Combining Events and Frames using Recurrent Asynchronous Multimodal Networks for Monocular Depth Prediction This is the code for the paper Combining E

Robotics and Perception Group 69 Dec 26, 2022
An efficient and effective learning to rank algorithm by mining information across ranking candidates. This repository contains the tensorflow implementation of SERank model. The code is developed based on TF-Ranking.

SERank An efficient and effective learning to rank algorithm by mining information across ranking candidates. This repository contains the tensorflow

Zhihu 44 Oct 20, 2022
Repository accompanying the "Sign Pose-based Transformer for Word-level Sign Language Recognition" paper

by Matyáš Boháček and Marek Hrúz, University of West Bohemia Should you have any questions or inquiries, feel free to contact us here. Repository acco

Matyáš Boháček 30 Dec 30, 2022
PuppetGAN - Cross-Domain Feature Disentanglement and Manipulation just got way better! 🚀

Better Cross-Domain Feature Disentanglement and Manipulation with Improved PuppetGAN Quite cool... Right? Introduction This repo contains a TensorFlow

Giorgos Karantonis 5 Aug 25, 2022
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations,

labml.ai Deep Learning Paper Implementations This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These i

labml.ai 16.4k Jan 09, 2023
Code implementation of Data Efficient Stagewise Knowledge Distillation paper.

Data Efficient Stagewise Knowledge Distillation Table of Contents Data Efficient Stagewise Knowledge Distillation Table of Contents Requirements Image

IvLabs 112 Dec 02, 2022
DilatedNet in Keras for image segmentation

Keras implementation of DilatedNet for semantic segmentation A native Keras implementation of semantic segmentation according to Multi-Scale Context A

303 Mar 15, 2022
Point Cloud Registration Network

PCRNet: Point Cloud Registration Network using PointNet Encoding Source Code Author: Vinit Sarode and Xueqian Li Paper | Website | Video | Pytorch Imp

ViNiT SaRoDe 59 Nov 19, 2022
Multi-task Multi-agent Soft Actor Critic for SMAC

Multi-task Multi-agent Soft Actor Critic for SMAC Overview The CARE formulti-task: Multi-Task Reinforcement Learning with Context-based Representation

RuanJingqing 8 Sep 30, 2022
A novel Engagement Detection with Multi-Task Training (ED-MTT) system

A novel Engagement Detection with Multi-Task Training (ED-MTT) system which minimizes MSE and triplet loss together to determine the engagement level of students in an e-learning environment.

Onur Çopur 12 Nov 11, 2022
TensorFlow Similarity is a python package focused on making similarity learning quick and easy.

TensorFlow Similarity is a python package focused on making similarity learning quick and easy.

912 Jan 08, 2023
PyTorch code for: Learning to Generate Grounded Visual Captions without Localization Supervision

Learning to Generate Grounded Visual Captions without Localization Supervision This is the PyTorch implementation of our paper: Learning to Generate G

Chih-Yao Ma 41 Nov 17, 2022
Supervised domain-agnostic prediction framework for probabilistic modelling

A supervised domain-agnostic framework that allows for probabilistic modelling, namely the prediction of probability distributions for individual data

The Alan Turing Institute 112 Oct 23, 2022
PyTorch implementation of our ICCV 2021 paper Intrinsic-Extrinsic Preserved GANs for Unsupervised 3D Pose Transfer.

Unsupervised_IEPGAN This is the PyTorch implementation of our ICCV 2021 paper Intrinsic-Extrinsic Preserved GANs for Unsupervised 3D Pose Transfer. Ha

25 Oct 26, 2022
Pytorch implementation of forward and inverse Haar Wavelets 2D

Pytorch implementation of forward and inverse Haar Wavelets 2D

Sergei Belousov 9 Oct 30, 2022
pip install python-office

🍬 python for office 👉 http://www.python4office.cn/ 👈 🌎 English Documentation 📚 简介 Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库,能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码,

程序员晚枫 272 Dec 29, 2022
PyTorch implementation of ENet

PyTorch-ENet PyTorch (v1.1.0) implementation of ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation, ported from the lua-torc

David Silva 333 Dec 29, 2022
Tools for the Cleveland State Human Motion and Control Lab

Introduction This is a collection of tools that are helpful for gait analysis. Some are specific to the needs of the Human Motion and Control Lab at C

CSU Human Motion and Control Lab 88 Dec 16, 2022
Code to run experiments in SLOE: A Faster Method for Statistical Inference in High-Dimensional Logistic Regression.

Code to run experiments in SLOE: A Faster Method for Statistical Inference in High-Dimensional Logistic Regression. Not an official Google product. Me

Google Research 27 Dec 12, 2022