# FaceDetectionByTorch
人脸识别神经网络,数据集为CelebA,基于Pytorch实现
采用彼此独立的40个卷积神经网络,没有共享权重因此算法较慢,可识别脸部40个特征。
包括:
5_o_Clock_Shadow:刚长出的双颊胡须
Arched_Eyebrows:柳叶眉
Attractive:吸引人的
Bags_Under_Eyes:眼袋
Bald:秃头
Bangs:刘海
Big_Lips:大嘴唇
Big_Nose:大鼻子
Black_Hair:黑发
Blond_Hair:金发
Blurry:模糊的
Brown_Hair:棕发
Bushy_Eyebrows:浓眉
Chubby:圆胖的
Double_Chin:双下巴
Eyeglasses:眼镜
Goatee:山羊胡子
Gray_Hair:灰发或白发
Heavy_Makeup:浓妆
High_Cheekbones:高颧骨
Male:男性
Mouth_Slightly_Open:微微张开嘴巴
Mustache:胡子,髭
Narrow_Eyes:细长的眼睛
No_Beard:无胡子
Oval_Face:椭圆形的脸
Pale_Skin:苍白的皮肤
Pointy_Nose:尖鼻子
Receding_Hairline:发际线后移
Rosy_Cheeks:红润的双颊
Sideburns:连鬓胡子
Smiling:微笑
Straight_Hair:直发
Wavy_Hair:卷发
Wearing_Earrings:戴着耳环
Wearing_Hat:戴着帽子
Wearing_Lipstick:涂了唇膏
Wearing_Necklace:戴着项链
Wearing_Necktie:戴着领带
Young:年轻人
识别准确率接近90%
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基于Pytorch神经网络的人脸识别源码+项目说明,数据集为CelebA,采用彼此独立的40个卷积神经网络,可识别脸部40个特征.zip (29个子文件)
code_30312
train1000.txt 128KB
catch_camera.py 730B
train10000.txt 107KB
Net
__init__.py 0B
net_model.py 11KB
__pycache__
__init__.cpython-37.pyc 143B
net_model.cpython-37.pyc 6KB
train_model.py 3KB
.idea
dictionaries
User.xml 83B
generate_traintxt.py 0B
vcs.xml 180B
workspace.xml 20.71MB
misc.xml 1011B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 228B
FaceDetect.iml 459B
modules.xml 272B
test_model.py 1KB
train_all.txt 2.13MB
gnerate_traintxt.py 635B
models
face_attr40.pkl 25.42MB
test1000.txt 256KB
.gitignore 8B
train5000.txt 639KB
genrate_testtxt.py 206B
README.md 1KB
Data_Loader
__init__.py 0B
Dataset.py 2KB
__pycache__
Dataset.cpython-37.pyc 2KB
__init__.cpython-37.pyc 151B
共 29 条
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