# 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%
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，可识别脸部40个特征.zip
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2023-12-18
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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，可识别脸部40个特征.zip （29个子文件） 
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，可识别脸部40个特征 
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资源评论
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