VGGFace 是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group, VGG）开发的大规模面部识别数据集，广泛用于训练和评估深度学习模型。它包含超过 26,000 张人脸图像，覆盖 40 个不同种族，是研究人脸识别技术的重要资源。
核心特点
- 多样的人脸样本：涵盖不同年龄、性别、表情和光照条件，提升模型鲁棒性
- 结构化标注：每个图像均标注了对应的 Identity（身份ID）和 Age（年龄）
- 兼容性：支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）的预训练模型下载
应用场景
- 人脸识别系统：作为训练数据集优化算法性能
- 情感分析：结合表情标注研究情绪识别
- 跨种族验证：测试模型在不同人群中的泛化能力
延伸阅读
如需了解 VGGFace 与 LFW、CelebA 等数据集的对比，可参考：
/community/machine_learning/compare_datasets