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FaceRank-人臉打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型，這個(gè)妹子顏值幾分？ Face

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摘要：人臉打分基于的模型結(jié)果圖片如有侵權(quán)，請(qǐng)通知?jiǎng)h除，結(jié)果由輸出。數(shù)據(jù)集張張網(wǎng)絡(luò)圖片，圖片名表示分值為的第張圖。測(cè)試結(jié)果結(jié)果并不非常好，但是增加數(shù)據(jù)集之后有所改善。

FaceRank-人臉打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 結(jié)果圖片

如有侵權(quán)，請(qǐng)通知?jiǎng)h除，結(jié)果由 FaceRank AI 輸出。

隱私

因?yàn)殡[私問(wèn)題，訓(xùn)練圖片集并不提供，稍微可能會(huì)放一些卡通圖片。

數(shù)據(jù)集

130張 128*128 張網(wǎng)絡(luò)圖片，圖片名： 1-3.jpg 表示 分值為3 的第3 張圖。
你可以把符合這個(gè)格式的圖片放在 resize_images 來(lái)訓(xùn)練模型。

模型

人臉打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代碼參考 : https://github.com/aymericdam...

運(yùn)行

安裝好 TensorFlow 之后，直接運(yùn)行 train_model.py.

訓(xùn)練模型

保存模型到 model 文件夾

測(cè)試

運(yùn)行完 train_model.py 之后,直接運(yùn)行 run_model.py 來(lái)測(cè)試.

下載

訓(xùn)練好的模型可以在以下網(wǎng)址下載：
http://www.tensorflownews.com/

模型效果

訓(xùn)練過(guò)程
你可以看訓(xùn)練過(guò)程： Train_Result.md ,這里有損失函數(shù)和準(zhǔn)確率變化過(guò)程。

測(cè)試結(jié)果
結(jié)果并不非常好，但是增加數(shù)據(jù)集之后有所改善。

(?, 128, 128, 24)
(?, 64, 64, 24)
(?, 64, 64, 96)
(?, 32, 32, 96)

["1-1.jpg", "1-2.jpg", "10-1.jpg", "10-2.jpg", "2-1.jpg", "2-2.jpg", "3-1.jpg", "3-2.jpg", "4-1.jpg", "4-2.jpg", "5-1.jpg", "5-2.jpg", "6-1.jpg", "6-2.jpg", "7-1.jpg", "7-2.jpg", "8-1.jpg", "8-2.jpg", "9-1.jpg", "9-2.jpg"]
20
(10, 128, 128, 3)
[3 2 8 6 5 8 0 4 7 7]
(10, 128, 128, 3)
[2 6 6 6 5 8 7 8 7 5]
Test Finished!
支持

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QQ 群: 522785813

知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/Te...

博客:http://www.tensorflownews.com/

后續(xù)計(jì)劃

圖片像素要提高

增加數(shù)據(jù)集

在臨近的層次，用公用的圖片：比如1-3；4-6；7-9 用相似或者相同圖片。

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