口罩佩戴识别挑战赛上线：5000 元奖金，邀你加入疫情攻防战！

在防疫特殊时期，出门佩戴口罩是极为有效的防护措施之一。但与此同时，在一些需要进行人脸识别的特殊情景，脱下口罩也无疑将很大程度上增加感染风险。

因此针对佩戴口罩这类情形，如何利用当下人脸识别技术编写相应的 AI 算法，正是开发者们为进一步控制疫情贡献的巨大力量。

在此，AI 研习社也积极响应，特别推出奖金池 5000 元的「肺炎疫情攻防战--口罩佩戴识别检测」挑战赛，为感兴趣的开发者们提供相应的竞赛平台。

一、赛题与任务

目前，很多公众场合要求强制佩戴口罩，例如：机场车站、小区门禁、企业人脸打卡、工地安全检测等人员流动较密集的场合。因此，通过计算机视觉检测人物是否佩戴口罩有着重要的应用场景。

本次「肺炎疫情攻防战--口罩佩戴识别检测」挑战赛中，参赛者的目标则是：使得所开发的模型从测试集图片中，准确识别图片中任务是否佩戴口罩。

开始时间：2020-2-28 09:00:00

结束时间：2020-3-29 23:59:59

二、数据集介绍

本次比赛数据集来自 WIDER Face 和 MAFA。比赛的数据集包括了这两个数据集中部分数据，共计 7959 张图片；同时，测试标准分为 35 分。

这两个数据集中，WIDER Face 数据集作为常用人脸检测数据库被开发者所熟知，而 MAFA 数据集则主要包含面部遮挡主题的数据。

• WIDER FACE 数据集

WIDER FACE 数据集部分图片

WIDER FACE 数据集是一个面部检测基准数据集，其图像是从可公开获得的 WIDER 数据集中选择而来。

其中包含了 32,203 张图像，一共涉及到 393,703 个在姿势和遮挡方面具有高度可变性的面部识别。

而且 WIDER FACE 数据集基于 61 个事件类别进行组织，该 WIDER Face 数据库中包含的图片种类较为全面。

整个数据集中，所有图片的尺寸均小于 1024*1024，但部分图片包含的最小人脸为 10*10。因而，该数据集通常被用做进行较为精准的人脸检测模型训练。

• MAFA 数据集

MAFA 数据集部分图片

而 MAFA（伪装面孔）是一个遮罩的面部检测基准数据集，其图像是从 Internet 图像中收集的。

MAFA 包含 30,811 张图像和 35,806 张蒙面，数据集中的面部具有各种不同的方向和遮挡度，而每个面部的至少一部分被遮罩遮挡。

在标注过程中，每张图像至少包含一张被某类型蒙面物遮挡的脸，而每个被遮挡的脸的六个主要属性，包括：脸、眼睛和遮挡物的位置、脸部朝向、遮挡度和遮挡物类型。

温馨提示： 数据集请移步到比赛详情页下载。