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NABirds 使用关键点组织NABirds数据集并为鸟脸构造边界框标签。 然后将它们用于训练用于鸟类身体和面部检测的深层模型。 应用程序： 人脸数据集 NABirds包含48562只鸟类，包围盒和11个身体部位，以及物种识别 选择了46824个，〜1700个面部特征不好或太小 约334个标签错误的零件或错误的边界框已得到纠正更有可能被忽视 从这些图像中构造了脸部BB。 使用与头部相关的5个身体部位（x，y） 钞票，冠，项颈，左眼和右眼 这些x，y用于确定朝向或方向 考虑了10个方向 例如面对左，右，下，上，上，下，朝着相机，身体其他部位上方或下方的部位 以及缺少的部分，没有冠或项，一只眼睛或两只眼睛 身体部位距离的比率，用于确定盒子周围零件的额外空间 帮助防止BB变成脸部横截面 图像尺寸已考虑在内，以防止扩展到 测试所有BB的错误，并从每张图像中裁剪以确认大小正确 这些图像被分为