Advertisement

基于CNN和TensorFlow的年龄与性别预测模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究构建了一个利用卷积神经网络（CNN）并通过TensorFlow框架实现的深度学习模型，专注于提高年龄及性别的识别精度。 使用Age_Gender_CNN_Tensorflow通过CNN预测年龄与性别，感谢采用tensornets作为预训练模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CNN和TensorFlow的年龄与性别预测模型
    优质
    本研究构建了一个利用卷积神经网络（CNN）并通过TensorFlow框架实现的深度学习模型，专注于提高年龄及性别的识别精度。 使用Age_Gender_CNN_Tensorflow通过CNN预测年龄与性别，感谢采用tensornets作为预训练模型。
     
  • CNN年龄与性别预测模型文件
    优质
    本文件介绍了一种用于预测个人年龄和性别的CNN（卷积神经网络）模型，适用于图像识别领域，通过深度学习技术分析面部特征。 基于CNN训练的年龄和性别预测二进制模型的相关描述文件及标签文件。
     
  • MT-CNN年龄与性别预测模型（gender-age）.zip
    优质
    本资源提供了一个用于面部图像分析的深度学习模型——MT-CNN，专门设计用于准确地进行年龄和性别的同时预测。该模型适用于人脸识别系统及个性化推荐等领域。 Python MTCNN年龄性别预测项目包含模型文件，可以直接运行。请确保安装所需的Python库。
     
  • 基于OpenCV的性别和年龄预测Caffe模型
    优质
    本项目利用OpenCV与Caffe框架，开发了一种高效的人脸分析模型，专注于性别和年龄段识别。通过深度学习技术，实现了高精度的面部特征分类，为智能监控、市场调研等领域提供了强有力的数据支持。 该caffe.model适用于opencv入门学习中的实验教程，主要完成性别和年龄的预测。参考教程可以参阅相关资料以获取更多信息。
     
  • 基于CNN模型的性别和年龄预测数据整理分享.txt
    优质
    本资料集提供了一个基于卷积神经网络(CNN)模型的数据集，用于性别与年龄段识别的研究与开发。包含大量标注图片及相关代码，助力人工智能领域内的学术探讨和技术应用。 包含age_net.caffemodel、deploy_age.prototxt、deploy_gender.prototxt、gender_net.caffemodel、haarcascade_frontalface_alt_tree.xml文件以及CNN模型预测性别与年龄的源码和配套图片素材，具体实现效果可参考博客文章“DNN系列6_CNN模型预测性别与年龄”。
     
  • 年龄与性别预测的CNN源码
    优质
    这段简介可以描述为：年龄与性别预测的CNN源码提供了一种基于卷积神经网络（CNN）技术进行人脸图像分析的方法，旨在准确地预测个人的年龄和性别。此代码适用于研究、教育及开发相关应用领域。 性别与年龄预测任务通常采用卷积神经网络（CNN）来完成图像分类工作，在此案例中我们使用VGG-16模型进行性别识别。 环境配置：我们需要创建一个virtualenv，并安装以下库文件： Tensorflow == 2.3.0，opencv-python >= 4.2.0.34，opencv-contrib-python >= 4.2.0.34，numpy >= 1.18.3，h5py >= 2.10.0以及matplotlib > = 3.2.1。 数据集：该集合包含了总计有26,580张图像的统计数据与信息。其中包含的主体总数为2,284个个体，并且年龄组/标签数共有八个（分别为0-2岁、4-6岁、8-13岁、15-20岁、25-32岁、38-43岁、48至53岁以及60岁以上）。性别标识信息也包含在内，该数据集是在实际环境中收集的，并且每个主题都有相应的标签。
     
  • 基于Caffe的年龄、性别与表情预测模型
    优质
    本研究开发了一种基于Caffe框架的深度学习模型，旨在实现对人脸图像中个体年龄、性别及表情的同时准确预测。该模型通过多任务学习方式优化训练过程，并在公开数据集上进行了验证测试，表现出色。 此资源基于caffe框架，包含用于年龄、性别及表情预测的caffemodel、prototxt以及binaryproto文件，并附有标签文件。
     
  • 基于 OpenCV 的年龄与性别预测
    优质
    本项目采用OpenCV库，结合深度学习模型，旨在开发一个高效准确的系统，用于检测图像中的人脸并预测其年龄和性别。 资源包括用于年龄预测的age_net.caffemodel和gender_net.caffemodel性别预测模型文件、配置文件deploy_age.prototxt和deploy_gender.prototxt以及包含人脸检测的haarcascade_frontalface_alt_tree.xml文件，下载后可以直接运行。
     
  • 基于CNN的年龄和性别估计模型-Keras实现.zip
    优质
    本项目为基于卷积神经网络（CNN）构建的年龄与性别估计模型，并使用Python深度学习框架Keras进行实现。提供源代码及预训练模型下载，适用于人脸识别领域研究与应用开发。 age-gender-estimation 是一个用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现。该模型使用一个人脸图像来估计其年龄和性别。在训练过程中，可以利用UTKFace数据集进行训练，并且还可以添加AppA真实数据集以增强模型的效果。
     
  • 基于Python和TensorFlow的人脸性别与年龄识别系统
    优质
    本项目构建了一个利用Python及TensorFlow开发的人脸性别与年龄识别系统。通过深度学习算法，该系统能够准确分析并预测人脸图像中人物的大致年龄及性别。 TensorFlow实现的人脸性别和年龄识别系统能够准确地对输入图像中的面部进行分析，并判断出相应的性别与年龄段信息。该系统的开发充分利用了深度学习技术的优势，在大规模数据集上进行了充分的训练，以确保在各种光照、姿态以及表情条件下都能保持较高的准确性。此外，通过不断优化模型结构及参数调整策略，进一步提升了识别效率和精度，为实际应用场景提供了强大的技术支持。