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。

FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）Dataset 是一个面部区域数据集，主要用于研究无约束人脸检测问题，该数据集包含 Wild Dataset 中 Faces 获取的 2845 张图像中的 5171 个面部注释。 FDDB Dataset 由马萨诸塞大学阿默斯特分校 – 计算机科学系于 2010 年发布，相关论文有《FDDB: A Benchmark for Face Detection in Unconstrained Settings》。

修改FDDB原文代码，使得其以opencv3.0或更高版本。c++实现

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。

文件包含两个文件夹： image：包含FDDB全部的图像 labels：每一张图像对应一个txt txt： 人脸数 x1_min y1_min x1_max y1_max x2_min y2_min x2_max y2_max ... xn_min yn_min xn_max yn_max

人脸正样本已经经过人脸截取，可以直接拿来做训练样本。

资源中是通过加载自己的权值和框架框出人脸，同时读取FDDB的标签将标准人脸还原出来，通过IOU来判断自己的框架是否框对人脸，最后计算准确率