基于CNN实现对摄像头捕捉的人脸进行性别和年龄的预测

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机器学习AI算法工程   公众号：datayx

实现思路

数据处理

• 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar

• 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张）

• 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1代表男性，0代表女性

• 从10000张图片中抽取约1000张（男女比例相当）作为测试集，其余作为训练集

模型结构

• 性别预测分支和年龄预测分支共用ResNet50主干，年龄预测分支和性别预测分支各包含三层卷积层

• 性别预测分支使用交叉熵损失函数

• 年龄预测分支使用均方差损失函数

全部代码 获取方式：

关注微信公众号 datayx  然后回复 人脸 即可获取。

如何使用

• 将data.zip解压到data目录下（data.zip更新为RGB图像，体积较大），训练集所在路径应为 ./data/trainset/，测试集所在路径应为 ./data/testset/

• 安装所需的第三方库 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 修改两处路径，将其指向OpenCV环境中对应的xml文件。分别是 run.py第46行 和 data/process_wiki_data.py第12行

• 使用GPU训练模型 ./scripts/run_gpu.ps1

• 用视频测试模型 python .\run.py --pretrain_weight_path .\middle\models\test-best.pth --mode video

训练过程的记录

这是对一张组合图像的处理结果（组合的四张图片选自imdb-wiki数据集的原始图像）

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