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基于CNN模型的性别和年龄预测数据整理分享.txt

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简介：
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”。

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  • 基于CNN模型的性别和年龄预测数据整理分享.txt
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    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”。
     
  • 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。
     
  • 基于OpenCV的性别和年龄预测Caffe模型
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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 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。