从监控录像中对有面具和无面具的人脸进行分类是最困难的任务之一，数据集SF-MASK来解决这些问题，该数据集适用于小尺寸人脸、部分隐藏的人脸、各种人脸方向和各种面具类型等。SF-MASK是通过收集已经发布的面具相关数据集而构建的。同时，通过分析现有数据集中缺失的数据和补充缺失的数据，使其更加完整。

　　一个实时视频/图像数据集，其中包含在大学环境中行走的多个主题（带/不带面具）。每个带注释的帧都包含多个具有唯一标识、边界框和类/标签信息的实例（即人）。数据集和注释可用于训练、验证和测试基于深度学习和计算机视觉的口罩检测算法。以下是数据集的详细信息：视频总帧数：4357 边界框总数：21941 带遮罩的盒子 (MW)：8306 不带遮罩的盒子 (NM)：13635 图像帧：此文件夹包含 4357 个视频帧 (.png)。

　　该Mask Wearing数据集是戴各种口罩的人和不戴口罩的人的物体检测数据集。这些图像最初由台湾伊甸社会福利基金会的 Cheng Hsun Teng 收集，并由 Roboflow 团队重新标记。

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　　MDMFR 数据集由两个主要集合组成，1) 面罩检测和 2) 蒙面面部识别。我们的 MDMFR 数据集中有 6006 张图像。面罩检测集合包含两类人脸图像，即蒙面和未蒙面。检测数据库包含 3174 个带掩码和 2832 个不带掩码（未掩码）的图像。

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