使用tensorflow对象检测API进行性别识别

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我可以使用tensorflow对象检测API进行性别识别吗？ 我想训练SSD_mobile网络进行性别识别和检测。我改变标记图，以：使用tensorflow对象检测API进行性别识别

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

和num_classes = 2 我附加到training_loss = 8，但是当我喂图像到网络来测试，其结果是糟糕的。 我该怎么办？有人能帮助我吗？

回答：

对于这种类型的任务，如果你没有超级计算机哈哈开玩笑，你将需要一个巨大的数据集和很长的时间进行培训，但这是相当困难的，我们需要非常敏锐的分析，因为男人或女人几乎都有同样类型的电脑功能不适合我们，但对于电脑来说，就像它不能在婊子和狗狗之间产生差异，但我们人类可以只用一只手表，所以我希望你能理解我想说的，但你应该肯定尝试它是一个非常好的想法，如果你能用这个做更好的事情，那么有很多应用程序。祝你好运，让我知道你是否可以做得更好。

回答：

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（在这里面对）。

  • 获取conv5位置的相关功能图（假设您使用VGG）。例如，如果在大小为（300，300）的输入图像中找到位于（100,100,100,100-XYWH）位置的物体，则在（12,12,12,12-XYWH）处切割conv5特征。数学是（100/300）* 38.

  • 现在您将拥有从conv5（12 x 12 x 512）剪下的激活特征，并且只与您想要预测性别的脸部相关。

  • 展开此功能激活并为其应用DNN分类器（即用于VGG的分类器）。

  • 获取二进制输出，说明男性或女性。

  • 通过将性别损失添加到全局损失函数来训练您的网络。

Voila。你有性别估计网络。

以上是 使用tensorflow对象检测API进行性别识别 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/257896.html

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