下载的megaface测试数据集

megaface测试数据集和devkit，下载的文件有：

①MegaFace Dataset（65GB），即Gallery dataset，或Distractors

②FaceScrub full tgz —16.4 GB，即probe（我选的是原始图片，即uncropped）

③Linux Development Kit (.zip) (.tar.gz) —16 MB，python程序，给定特征文件，用来计算测试结果的

MegaFace数据集 组成和介绍

• 干扰样本集, 即Gallery dataset，或Distractors：100w张图片，69w个人，为Megaface数据集的主体部分。
• 训练集：采用MF2训练集，取自Flickr（雅虎数据集），含470w张图片，67w个人，平均每个人有7张图片（最少3张，最多2469张）。用于challenge2。
• 测试集, 即probe, 分两个：FaceScrub Celebrities和FGNet Age-invariant non-celebrities。

1. facescrub包含530个人的10万幅图像，其中55742幅男性图像，52076幅女性图像。为了提高效率，算法评估中只随机选取其中每人含图像超过50张的80人（40男40女），并每人中随机选50张图像，进行测试。
2. FGNet是跨年龄的人脸数据集，包含来自于82个人的1002幅图像。每个人有来自于不同年龄(从1到69)的多幅图像。主要用于评估算法在年龄跨度大的情况下的识别性能。正对的数量。

• 挑战项分两个：Challenge 1是在任意数据库上进行训练，然后在100w干扰图片下进行测试；Challenge 2是在给定的470w图片67w人的MF2训练集上进行训练后测试。

MegaFace数据的清洗

对于提供的probe set和distractors，其中有很多错误（probe set中有些图片并不是本人，然后distractors中有些图片是probe set中的人）。参照Insight face给出的nosies.txt，作者从Facesrub数据集中删除了605幅噪声图像，从MegaFace gallary set中删除了707幅噪声图像。作者公布了这些噪声图像的编号单，进行清除，然后生成特征进行比对。

对于官方给的Identification.bin评测程序，注意的就是要把json文件的名称和特征名称匹配就行了。参照Insight face，用LResNet50E-IR，模型进行测试得到rank1=97.2%

Megaface Challenge1 评测步骤

Gallery中的每个图片的身份标签是没有给的，当我们使用Probe去探测时，探测完成后我们找到了一张和Probe最相近的图像，但是由于没有身份标签，我们怎么判断找到的这张图像和Probe的身份是否相同呢？

Identification逻辑

Identification评测逻辑，就是假设 probe set 有N个人，每个人有M张图片，每次选取一张图片作为probe photo，然后把剩余的M-1张，在单独每一张和distractors一起组成gallery，然后进行比对，计算rank1，rank10到rank=k的准确率，最终得到CMC曲线，其中相当于比对了N∗M∗(M−1)次。

即为 每次从 probe set  选取1张图片（需要选取 N * M 次）

probe photo =  选取的这张图片

gallery photo = distractors + 这张图片的人的剩下（M-1）张图片中的一张 （需要选取 M-1 次）

最相似的预测是prob set 放进去gallery的那张，是有标签的，可以直接进行判断。

（共 N * M * M-1 次测试）

识别率：
$$IdentificationRate=识别成功次数/(N\ast M\ast (M-1))$$

结果以累积特征匹配(CMC, Cumulative Match Characteristics）呈现出来，CMC即从probe集合中被抽取放到gallery中的那张图像，在测试时被任意probe以rank=K成功挑选出来的概率。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GJHyaHlg-1592023765859)(https://cjmcv.github.io/deeplearning-paper-notes/images/pdDataset/megaface2.png)]

图表解释：
1. 上面三张图片为 FaceScrub 测试集 ，下面的三张图片为 FGNET 测试集

2. 横坐标为 Rank ，纵坐标为 Identification  Rate

3. 曲线解释：Rank 越大，Identification  Rate越高； 
           当 Rank >= 测试集总量时，Identification  Rate 必定为 100%

性能以ROC曲线来评估，共有三个指标：rank-N、识别率、干扰图像数量。

rank-1表示正确匹配的结果在整个数据集上取得最高分，rank-10即正确匹配结果的评分排在前10位。

(MegaFace竞赛中主要看的是rank-1，以识别率为纵坐标，以干扰图像数量为横坐标，分别算出在10, 100, 1000, 10000, 100000, 1000000个干扰图像下的识别率，作出ROC曲线。)~~

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tms5aTiV-1592023765860)(https://cjmcv.github.io/deeplearning-paper-notes/images/pdDataset/megaface3.png)]

​

Verification逻辑

人脸验证，即给定一对图像，由算法去判断这两张图像内是否同一个人。

（这里以facescrub随机选取的的80人（40男40女），并每人中随机选50张图像 为标准）

• 正样本： probe数据集 每个人自己的图片 组合对 ，共 80 * 50 * 50 个正对
• 负样本： probe数据集和Megaface干扰数据集的所有图像对，共 80 * 50 * 100 万 = 40亿个负对

结果以ROC曲线呈现出来，能在FP误报（falsely accepting non-match pairs）和FN拒识（falsely rejecting match pairs）之间权衡。

FPR=FP/N
N是真实负样本的个数，
FP是N个负样本中被分类器预测为正样本的个数。
FPR是将负样本识别为正样本

TPR=TP/P
P是真实正样本的个数，
TP是P个正样本中被分类器预测为正样本的个数。
TPR是将正样本识别为正样本

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GFD2V7E0-1592023765862)(https://cjmcv.github.io/deeplearning-paper-notes/images/pdDataset/megaface4.png)]

图表解释：
1. 上面两张图片为 FaceScrub 测试集 ，下面的两张图片为 FGNET 测试集
2. 横坐标为 FPR  ，纵坐标为 TPR
3. 曲线解释：FPR 越大 ==> 表示判断两张图片相似的阈值越大 ==> TPR 越大；
           FPR 极低的时候，阈值越小，正样本越容易判断为负样本，使得 TPR 非常小。

参考

1. https://cjmcv.github.io/deeplearning-paper-notes/fdataset/2016/10/01/MegaFace.html
2. https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/88600407
3. https://blog.csdn.net/realmanma/article/details/77429726

最后

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