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利用Pytorch和CNN进行人脸性别与年龄识别预测的代码、模型及数据集分享（优质资源）

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简介：
本资源提供基于Pytorch框架的人脸性别与年龄识别完整解决方案，包括CNN模型训练代码、预训练权重及大规模人脸图像数据集。适合机器学习进阶研究者参考使用。 该项目基于Pytorch+CNN实现对人脸的性别和年龄识别预测，并已用于个人毕业设计项目，在答辩评审中获得98分的好成绩。所有代码已经过调试测试并确保可运行，非常适合初学者学习或作为进阶参考。 本资源面向计算机、通信工程、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员，可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场合。项目具有较高的学习与借鉴价值，基础较好的使用者可以在此基础上进行修改和调整以实现更多功能。

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  • 利用Pytorch和CNN进行人脸性别与年龄识别预测的代码、模型及数据集分享（优质资源）
    优质
    本资源提供基于Pytorch框架的人脸性别与年龄识别完整解决方案，包括CNN模型训练代码、预训练权重及大规模人脸图像数据集。适合机器学习进阶研究者参考使用。 该项目基于Pytorch+CNN实现对人脸的性别和年龄识别预测，并已用于个人毕业设计项目，在答辩评审中获得98分的好成绩。所有代码已经过调试测试并确保可运行，非常适合初学者学习或作为进阶参考。 本资源面向计算机、通信工程、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业人员，可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场合。项目具有较高的学习与借鉴价值，基础较好的使用者可以在此基础上进行修改和调整以实现更多功能。
  • 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”。
  • 人脸性别与年龄识别的深度学习课程设计(CNN模型及数据集源码).zip
    优质
    本资料提供基于CNN的人脸性别和年龄识别深度学习课程设计，包含完整代码和数据集，适用于科研与教学。 深度学习课设-基于CNN网络的人脸性别、年龄识别预测源码（包含模型和数据集）.zip 深度学习课设-基于CNN网络的人脸性别、年龄识别源码（包含模型和数据集） 深度学习课设-基于CNN网络的人脸性别、年龄识别源码（含模型+数据集） 深度学习课设-基于CNN网络的人脸性别、年龄识别源码（含模型+数据集）
  • 年龄识别、性别识别、图片分类及人脸特征点检测模型资源
    优质
    本资源涵盖多种深度学习模型，包括但不限于年龄和性别识别系统、通用图像分类器以及精确的人脸关键点定位算法。适合研究与应用开发需求。 Java + OpenCV 系列专栏已经亲测可用。 图片分类需要使用 bvlc_googlenet.prototxt、bvlc_googlenet.caffemodel 和 synset_words.txt 文件。 年龄识别需要用到 age_deploy.prototext 和 age_net.caffemodel 文件。 性别识别则需用到 gender_net.caffemodel 和 gender_deploy.prototxt 文件。 人脸关键点检测需要 lbfmodel.yaml。
  • 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。
  • 利用CNN网络模型实现人脸图像的性别分类与年龄估算（含源码及数据集）
    优质
    本项目基于卷积神经网络(CNN)模型进行人脸图像处理，旨在准确识别并分类性别，同时估算年龄。附有完整源代码和数据集供学习参考。 代码文件存放在Code文件夹内，在同一目录下创建data文件夹，并将数据集下载解压后使用renamePic_New.py进行重命名，路径需自行指定；在data文件夹中分别创建UTKFace与UTKTest子文件夹用于存放训练集和测试集。Net.py包含网络模型代码，dataset文件夹内存放数据处理相关代码。train_age.py用于训练年龄预测模型，train_gen.py用于训练性别预测模型，estimation.py进行效果展示；请自行指定并创建模型存储位置与运行日志的保存路径。 运行环境要求：Python 3.9、torch 2.0.0+cu118 和 numpy 1.24.1。注意该系统支持CPU和GPU模式运行，若要使用GPU，请确保安装了CUDA及CUDNN库。
  • 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。
  • 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。
  • 人脸检测小程序代码，识别年龄和性别
    优质
    本项目是一款基于人脸识别技术的小程序，能够精准检测用户面部特征，并识别用户的年龄与性别。 人脸检测小程序源码能够通过上传照片来判断年龄并识别为帅哥或美女。