FDDB（FairFace Detection Data Set and Benchmark）是一个广泛使用的人脸检测数据集，主要针对面部检测算法的评估。这个数据集特别关注在自然图像中的人脸检测，包含了各种姿态、表情、遮挡以及光照条件的人脸实例。"FDDB - 快捷方式.lnk"可能是一个快捷方式，方便用户快速访问数据集的相关信息或工具。 TGZ是一种常见的文件压缩格式，它是TAR和GZIP两种工具结合的结果。TAR用于打包多个文件或目录到一个单一的档案文件中，而GZIP则用于压缩这个打包后的文件，从而节省存储空间。在这个场景中，FDDB数据集被TGZ格式打包，意味着用户需要先解压才能访问其内容。 在压缩包中，"samples_0.jpg"、"samples_1.jpg"和"samples_2.jpg"很可能是包含在数据集内的样本人脸图片，这些图片用于测试和训练人脸识别模型。开发者和研究人员可以使用这些图片来验证他们的人脸检测算法的效果，看是否能准确地识别和定位出图像中的人脸。 "README.md"和"README.txt"是常见的文档，通常包含有关数据集的详细信息，如数据集的使用方法、版权信息、数据结构等。用户应该仔细阅读这两个文件以了解如何正确地操作和使用FDDB数据集。 "80BEFD220644ABFAE298B1A889F3F84CF38FEA28.torrent"文件可能是一个种子文件，这表明数据集可能也可以通过BitTorrent协议进行分发。这种分发方式允许用户从多个来源同时下载，提高下载速度，特别是在处理大文件或高需求时。 "data"很可能是一个目录，其中可能包含更多与人脸检测相关的数据，如额外的图片、标注信息或其他元数据。这些信息对于开发和评估人脸检测算法至关重要，因为它们提供了大量的实例来测试算法的性能。 FDDB人脸检测数据集是一个用于人脸检测技术研究和开发的重要资源，它包含了大量的图像和相应的元数据，能够帮助研究人员和工程师评估和改进他们的人脸检测算法。TGZ格式确保了数据集的紧凑存储，而种子文件提供了一种高效的分发方式。用户需要解压文件并阅读README文档来了解如何利用这些数据。

kaggle2017年人脸检测数据集，文件内包括人脸数据和非人脸数据的mat文件。

yolov8 人脸检测数据集 一万张照片，300 epoch训练好的模型best.pt文件 准确率能达到百分之八十以上 预训练模型使用yolov8s, gpu3080ti训练两天

1、YOLOv7口罩人脸检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、map达90%以上， 3、classes: face， mask 4、并包含口罩数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127146442?spm=1001.2014.3001.5502

数据集内包含15个人脸信息，小部分文件存在损坏，大家下载后还是看看

VGGFace2是一个大规模的人脸识别数据集，包含9131个人的面部。 图像从Google图片搜索下载，在姿势，年龄，照明，种族和职业方面有很大差异。该数据集于2015年由牛津大学工程科学系视觉几何组发布，相关论文为Deep Face Recognition。

原始数据来源于开源数据集AIZOO，标注了戴口罩人脸和不戴口罩人脸两个目标类别，可用于口罩人脸检测。原数据集的标签文件是.xml格式的，经过筛选整理后改成了YOLO适用的.txt文件，可直接用于YOLO系列算法训练。共7872张带人脸的图像，训练集中有6057张，测试集中1815张。

自然无限制各种场景下的多脸人脸检测，包含从Wild 数据集中的Faces获取的一组2845个图像中的5171个人脸的标注。

kaggle2017年人脸检测数据集，共31024张灰度图，包括训练集（2430张人脸图，4549张非人脸图）和测试集（472张人脸图，23573张非人脸图）。

kaggle2018年的已标注人脸检测数据集，文件内包括标签文件label_train.txt和图片数据文件db_train.raw。