實時卷積神經網路實現人臉檢測和情感/性別分類
本文提出了一種通用的實現方法卷積神經網路(CNN)構建框架設計實時CNN。建立實時面部檢測視覺系統,實現性別分類和情緒分類。
其中:IMDB性別分類測試準確率:96%;fer2013情緒分類測試準確率:66%。
具體效果如下圖:
這裡提供下資料集下載:
1、情緒分類模型資料集:https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge/data
解壓後,執行train_emotion_classification.py檔案即可訓練。
2、性別分類模型資料集:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/
解壓後,執行train_gender_classification.py檔案即可訓練。
Demo實現機制和基礎卷積神經網路一般,所以不細講了,由於原始碼較多,這裡不展示了,所有原始碼和實現原理PDF指導書下載連結:https://download.csdn.net/download/m0_38106923/10780067
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