FaceRank-人脸打分

隐私

因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片。

数据集

130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图。 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。

模型

人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py

FaceRank-人脸打分

运行

安装好 TensorFlow 之后,直接运行 train_model.py.

  • 训练模型
  • 保存模型到 model 文件夹
测试

运行完 train_model.py 之后,直接运行 run_model.py 来测试.

下载

训练好的模型可以在以下网址下载: http://www.tensorflownews.com/

模型效果
  • 训练过程 你可以看训练过程: Train_Result.md ,这里有损失函数和准确率变化过程。
  • 测试结果 结果并不非常好,但是增加数据集之后有所改善。
(?, 128, 128, 24)
(?, 64, 64, 24)
(?, 64, 64, 96)
(?, 32, 32, 96)

['1-1.jpg', '1-2.jpg', '10-1.jpg', '10-2.jpg', '2-1.jpg', '2-2.jpg', '3-1.jpg', '3-2.jpg', '4-1.jpg', '4-2.jpg', '5-1.jpg', '5-2.jpg', '6-1.jpg', '6-2.jpg', '7-1.jpg', '7-2.jpg', '8-1.jpg', '8-2.jpg', '9-1.jpg', '9-2.jpg']
20
(10, 128, 128, 3)
[3 2 8 6 5 8 0 4 7 7]
(10, 128, 128, 3)
[2 6 6 6 5 8 7 8 7 5]
Test Finished!
后续计划
  • 图片像素要提高
  • 增加数据集
  • 在临近的层次,用公用的图片:比如1-3;4-6;7-9 用相似或者相同图片。

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/112433.html

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