图像性别分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类,性别识别,深度学习,计算机视觉,卷积神经网络,数据清洗,模型训练,准确性评估
数据概述：
本数据集基于CelebA对齐数据集构建，包含经过人工标注的图像，分为男性和女性两类。数据集包含1747张女性训练图像、1747张男性训练图像，以及各100张的男性和女性测试图像和验证图像。所有图像均经过MTCNN技术处理，仅保留面部区域。此外，数据集还包含一个图像去重检测功能，用于确保训练、测试和验证集之间没有重复图像。数据集附带一个通用的图像分类函数，支持多种深度学习模型，其中使用MobileNet模型在测试集上实现了接近100%的分类准确率。
数据用途概述：
该数据集适用于图像性别分类模型的训练与优化，可帮助研究人员快速构建高效且准确的分类器。数据集的结构清晰、质量高，适合用于深度学习算法的研究与开发。此外，数据集提供的图像裁剪和去重功能可为其他计算机视觉任务提供参考。数据集还适用于教育培训场景，帮助学习者理解图像分类任务的实现过程和优化方法。
