年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)

1.前言

2.MegaAge_Asian

3.MORPH

4.IMDB-WIKI

5.数据集下载

6.年龄性别预测和识别(Python/C++/Android)

1.前言

本项目将实现年龄性别预测和识别，整套方案采用二阶段方法实现，即首先使用通用的人脸检测算法(Face Detection)定位人脸区域，裁剪人脸，再构建多任务模型，分别进行年龄预测(Age)和性别识别(Gender)。项目分为数据集说明，Pytorch模型训练和C++/Android部署等多个章节，本篇是项目《年龄性别预测》系列文章之年龄性别数据集说明；为了方便后续模型工程化和Android平台部署，项目骨干网络backbone支持resnet18/resnet50，以及轻量化模型MobilenetV2模型训练和测试，并提供Python/C++/Android多个版本；

本篇，主要分享年龄性别人脸数据集，主要介绍MegaAge_Asian，MORPH以及IMDB-WIKI三大数据集，总数约28W+的人脸图片，并且都标注了年龄和性别的信息，可以用于龄性别预测和识别模型的开发。

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135127124

更多项目《年龄性别预测》和《面部表情识别》系列文章请参考：

面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接)
面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)
面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)
年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)
年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)
年龄性别预测3：Android实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)
年龄性别预测4：C/C++实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)

2.MegaAge_Asian

数据说明：Quantifying Facial Age by Posterior of Age Comparisons

MegaAge_Asian一个是亚洲人脸数据集，标注了年龄和性别标签，年龄分布为0-70岁，其中训练集37563，测试集3583；项目对该数据集进行数据清洗，标注格式统一转换为

数据格式：image_path age gender xmin ymin xmax ymax,如

test/287.jpg 8 0 41 64 124 180
test/135.jpg 1 1 39 74 125 182
test/1446.jpg 26 1 40 74 131 181
test/599.jpg 11 1 65 81 147 176

image_path是图片的相对路径
age是年龄，
gender是性别，0表示女性，1表示男性
xmin ymin xmax ymax对应的人脸框位置

3.MORPH

数据说明：MORPH | UNCW

MORPH一个是欧美人脸数据集，标注了年龄和性别标签，包含 2003 年至 2007 年底超过 13,000 个人的 55,000 张独特图像。年龄范围从 16 岁到 77 岁，中位年龄为 33 岁。每个人的平均图像数量为 4 张，照片之间的平均时间为 164天，最短1天，最长1681天。图像之间的天数标准差为 180。项目对该数据集进行数据清洗，最后整理保留了训练数据49096张图片，测试数据3000张图片，标注格式统一转换为：

数据格式：image_path age gender xmin ymin xmax ymax

4.IMDB-WIKI

数据说明：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/

IMDB-WIKI人脸数据集是基于IMDB 和 Wikipedia 两大数据库整合的人脸数据集，其中 IMDB 数据库包含 460,723 张人脸图片，Wikipedia 数据库包含 62,328 张人脸图片，共计 523,051 张人脸图片，该数据库中每张图片都被标注年龄和性别，但很可惜，标注质量差强人意，年龄信息标注不精准，性别信息也存在标注错误的情况，勉强凑合用吧。官网也强调MDB-WIKI数据并不能保证年龄信息的准确性。

为提高IMDB-WIKI数据的质量，项目对该数据集进行了大规模的清洗，数据清洗完后，Wikipedia 数据训练数据43590张图片，测试数据3000张图片，清洗后的数据称为wiki_crop；IMDB数据清洗完后，训练数据158868张图片，测试数据10000张图片，清洗后的数据称为imdb_crop，标注格式统一转换为：

数据格式：image_path age gender xmin ymin xmax ymax

尽管，项目已经对该数据进行了清洗，但依然无法保证该数据的质量，实际项目开发中，还请谨慎使用。

5.数据集下载

数据集下载地址：可公众号【AI吃大瓜】咨询联系

内容包含：

MegaAge_Asian亚洲人脸数据集，标注了年龄和性别标签，其中训练集37563，测试集3583
MORPH欧美人脸数据集，标注了年龄和性别标签，训练数据49096张图片，测试数据3000张图片
IMDB-WIKI欧美人脸数据集，标注了年龄和性别标签，其中wiki_crop训练数据43590张图片，测试数据3000张图片；imdb_crop训练数据158868张图片，测试数据10000张图片
标注格式统一转换为：image_path age gender xmin ymin xmax ymax

6.年龄性别预测和识别(Python/C++/Android)

年龄性别预测1：年龄性别数据集说明(含下载地址)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135127124
年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556789
年龄性别预测3：Android实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556824
年龄性别预测4：C/C++实现年龄性别预测和识别(含源码，可实时预测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/135556843