젠더 인식을위한 tensorflow 객체 감지 API 사용

젠더 인식을 위해 tensorflow 객체 감지 API를 사용할 수 있습니까? 나는 성인지와 탐지를 위해 SSD_mobile net을 훈련시키고 싶다. I가 변경 labelmap :젠더 인식을위한 tensorflow 객체 감지 API 사용

item { 
    id: 1 
    name: 'man' 
} 
item { 
    id: 2 
    name: 'woman' 
}

및 num_classes = 2 I = 8이 training_loss 부착하지만 테스트 네트워크에 화상을 공급하는 경우, 결과 무섭다. 어떻게해야합니까? 누군가 나를 도울 수 있습니까?

출처

2017-12-02 Mosi

슈퍼 컴퓨터가 없으면 거대한 데이터 세트와 매우 오랜 시간이 필요합니다. 하하 농담이 없지만 남녀가 거의 같기 때문에 매우 까다로운 분석이 필요합니다. 컴퓨터가 아니라 컴퓨터를위한 컴퓨터와 같은 종류의 기능은 마치 개새끼와 개 사이에 차이를 만들 수 없지만 우리 인간은 단지 하나의 시계만으로 가능하므로 나는 당신이 내가 말하고자하는 것을 이해할 것이지만 분명히해야한다. 그것을 아주 좋은 아이디어로 시도해보십시오. 그리고 이것으로 많은 것을 할 수 있다면 많은 응용 프로그램이 있습니다. 행운을 빌어서 더 잘할 수 있는지 알려주세요.

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2017-12-03 21:39:17 meenachinmay

예, 정확하게 맞습니다. 40000 반복을위한 IMDB 데이터 세트를위한 네트워크를 교육하고 있습니다. 우리는 하나의 얼굴만을 포함하는 이미지에 대해 좋은 결과를 얻었지만, 하나 이상의 얼굴에 그 얼굴을 가지고있는 이미지에 대해서는 좋은 결과를 얻었다. IMDB에는 기본적인 문제가 있다고 생각합니다. 따라서 더 나은 데이터 세트를 찾아야합니다. – Mosi

하실 수 있습니다. 따라야 할 방법은 다음과 같습니다.

찾을 개체의 위치를 추출하려면 SSD를 사용하십시오 (여기서 얼굴).
conv5에있는 위치의 관련 기능지도를 가져옵니다 (VGG를 사용한다고 가정). 예를 들어 크기 (300, 300)의 입력 이미지에서 위치 (100, 100, 100, 100 - XYWH)에서 개체를 찾으면 conv5 기능을 (12, 12, 12, 12 - XYWH)로 자릅니다. 수학은 (100/300) * 38입니다.
이제는 conv5 (12 x 12 x 512)에서 잘라낸 활성화 기능이 있어야하며 성별을 예측하려는 얼굴에만 관련이 있습니다.
이 기능 활성화를 전개하고 DNN 분류 기준 (즉 VGG에 사용되는 분류 기준)을 적용합니다.
남성 또는 여성을 나타내는 바이너리 출력을 가져옵니다.
글로벌 손실 기능에 성별 손실을 추가하여 네트워크를 교육하십시오.

Voila. 성 (gender) 추정 네트워크가 있습니다.

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2017-12-04 05:54:51

젠더 인식을위한 tensorflow 객체 감지 API 사용

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