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使用tensorflow对象检测API进行性别识别

object-detection-api face-detection conv-neural-network deep-learning tensorflow

user7697769 · 技术社区 · 7 年前

我可以使用tensorflow对象检测API进行性别识别吗? 我想训练SSD_移动网络进行性别识别和检测。我将labelmap更改为:

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

和num_classes=2 我附加到training_loss=8,但当我将图像馈送到网络进行测试时,结果很糟糕。我该怎么办?有人能帮我吗?

2 回复 | 直到 7 年前

meenachinmay 7 年前

对于这类任务,如果你没有一台超级电脑,你将需要一个巨大的数据集和很长的训练时间。哈哈,除了开玩笑,但这是相当困难的,我们需要非常敏锐的分析,因为男人或女人对电脑有几乎相同的功能,不是对我们来说,而是对电脑来说,就像它不能区分母狗和狗一样,但我们人类可以只看一只手表,所以我希望如此你会理解我想说的,但你一定要试试。这是一个非常好的主意,如果你能用它做得更好,这有很多应用。祝你好运,如果你能做得更好,请告诉我。

Deniz Beker 7 年前

你可以。您需要遵循的方法如下:

使用SSD提取要找到的对象的位置(此处为面)。
获取conv5位置的相关特征图(假设您使用VGG)。例如,如果在大小为(300300)的输入图像中的位置(100100100100100100xywh)处找到对象,则在(12,12,12,12-XYWH)处剪切conv5特征。数学是(100/300)*38。
现在,您将从conv5(12 x 12 x 512)中获得激活特征,该特征仅与您想要预测性别的人脸相关。
展平此特征激活并为其应用DNN分类器(即用于VGG的分类器)。
获取表示阳性或阴性的二进制输出。
通过在全局损失函数中添加性别损失来训练你的人际网络。

瞧。你有性别评估网络。

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