ジェンダー認識のテンソルフローオブジェクト検出APIを使用

Question

ジェンダー認識にテンソルフローオブジェクト検出APIを使用できますか？ ジェンダーの認識と検出のためにSSD_mobileネットをトレーニングしたい。 I = 8をtraining_lossする添付私はテストするために、ネットワークに画像を送る場合、結果はひどい= 2

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

とnum_classes：私にlabelmapを変え。 どうすればよいですか？誰かが私を助けることができますか？

Answer 1

あなたはスーパーコンピュータのハハのジョークを離れていない場合、巨大なデータセットと非常に長い時間が必要ですが、これはかなり難しいですコンピュータのためのものではなく、コンピュータのためのものと同じ種類の機能は、雌と犬との間に違いはありませんが、私たち人間はちょうど1つの腕時計でしかありませんので、私があなたが言うことを理解することを願っていますが、それは非常に良いアイデアを試して、あなたがこれでいくつかのことをより良くすることができる場合、これのための多くのアプリケーションがあります。あなたが何か良いことをすることができたら幸運が私に知らせてください。

Answer 2

できます。以下に示す方法は、次のとおりです。

• SSDを使用して、検出するオブジェクト（ここでは顔）の位置を抽出します。
• conv5の場所の関連する機能マップを取得します（VGGを使用していると仮定します）。たとえば、入力イメージのサイズ（300,300）内の場所（100,100,100,100 - XYWH）でオブジェクトを見つけた場合は、conv5のフィーチャを（12,12,12,12 - XYWH）にカットします。数学は（100/300）* 38です。
• conv5（12 x 12 x 512）から切り取られ、性別を予測したい顔にのみ関連する有効化機能を持たなければなりません。
• この機能の有効化をフラット化し、DNNクラシファイア（VGGで使用されるクラシファイア）を適用します。
• 男性または女性を示すバイナリ出力を取得します。
• グローバル損失機能にジェンダー損失を追加してネットワークをトレーニングします。

Voila。あなたは性別推定ネットワークを持っています。