多任务学习:在IMKI Wiki数据集上对GENKI4k进行多任务学习微笑检测年龄和性别分类源码

celcius2960 10 0 ZIP 2021-02-09 11:02:47

使用多任务学习进行微笑检测,性别和年龄估计在原始论文《 ,作者仅根据给定图像就能够对个人的年龄进行分类,从而显示出非凡的结果。让我们看看在有限的资源下,如何通过自我构建架构获得准确性(我猜是很糟糕)。不仅是年龄,我们还使用多任务训练技术对性别和微笑进行分类。依存关系 Python 3.x OpenCV 2 张量流麻木大熊猫 matplotlib 科学的海生的用于人脸检测用法下载数据集首先下载和 (裁剪版)数据集。预处理数据首先运行。此步骤预处理IMDB-WIKI数据集,过滤出多于一张脸,性别为NaN且年龄无效的图像。全部保存在泡菜文件中。下一步运行

文件列表

multi-task-learning-master.zip (预估有个71文件)

multi-task-learning-master

.ipynb_checkpoints

CNN2Head_train_101age-checkpoint.ipynb 15KB

CNN2Head_train-checkpoint.ipynb 34KB

test-checkpoint.ipynb 21KB

prepare-data2-checkpoint.ipynb 126KB

evaluate2-checkpoint.ipynb 80KB

evaluate-checkpoint.ipynb 8KB

test-101age-checkpoint.ipynb 21KB

imdb-preprocess-checkpoint.ipynb 43KB

prepare-data-checkpoint.ipynb 4KB

CNN2Head_test-checkpoint.ipynb 8KB

log.csv 0B

evaluate.ipynb 8KB

prepare-data2.ipynb 3.73MB

.gitattributes 41B

save

current4

model-age101.ckpt.index.data-00000-of-00001 28.68MB

model-age101.ckpt.index.index 4KB

checkpoint 103B

model-age101.ckpt.index.meta 843KB

current2

model-age101.ckpt.index 4KB

model-age101.ckpt.meta 843KB

model-age101.ckpt.data-00000-of-00001 28.68MB

checkpoint 91B

current3

model-age101.ckpt.index 4KB

model-age101.ckpt.meta 843KB

model-age101.ckpt.data-00000-of-00001 28.68MB

checkpoint 91B

current5

model-age101.ckpt.index.data-00000-of-00001 28.68MB

model-age101.ckpt.index.index 4KB

checkpoint 103B

model-age101.ckpt.index.meta 843KB

current

model.ckpt.index 4KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 28.49MB

model.ckpt.meta 836KB

checkpoint 77B

test.ipynb 21KB

log4.csv 9KB

const.py 338B

CNN2Head_input2.py 4KB

log2.csv 10KB

test-101age.ipynb 1.32MB

LICENSE 1KB

demo.py 3KB

imdb-preprocess.ipynb 2.55MB

README.md 3KB

CNN2Head_train_101age.ipynb 42KB

CNN2Head_input.py 4KB

BKNetStyle2.py 7KB

log5.csv 7KB

__pycache__

CNN2Head_input.cpython-36.pyc 4KB

CNN2Head_input2.cpython-36.pyc 4KB

BKNetStyle.cpython-36.pyc 6KB

BKNetStyle2.cpython-36.pyc 6KB

const.cpython-36.pyc 554B

screenshots

predict.png 606KB

demo2.gif 3.62MB

demo.gif 3.57MB

log3.csv 3KB

prepare-data.ipynb 5KB

summary

summary5

events.out.tfevents.1527523903.ip-172-31-5-216 1.6MB

summary3

events.out.tfevents.1527405108.ip-172-31-5-216 1.59MB

summary2

events.out.tfevents.1527352551.ip-172-31-5-216 1.6MB

summary4

events.out.tfevents.1527429233.ip-172-31-5-216 1.6MB

events.out.tfevents.1527416278.ip-172-31-5-216 1.59MB

events.out.tfevents.1527417294.ip-172-31-5-216 2.9MB

summary1

events.out.tfevents.1525834479.ip-172-31-5-216 1.58MB

events.out.tfevents.1525745125.ip-172-31-5-216 2KB

events.out.tfevents.1525711636.ip-172-31-5-216 2KB

BKNetStyle.py 7KB

evaluate2.ipynb 252KB

.gitignore 44B

CNN2Head_train.ipynb 34KB

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