[PYTHON] Expressionsnachweis mit Yolov5

Inhalt dieser Zeit

Dieses Mal möchte ich über das Gesichtsausdruckerkennungsprogramm mit Yolov5 schreiben. Bitte beachten Sie, dass es aufgrund der Datensatzregeln nicht möglich ist, Fortschrittsbilder von Lerndaten zu veröffentlichen.

Modellinhalt

Erstellen Sie ein Modell, um sowohl positive als auch negative Gesichtsausdrücke zu erkennen. Das verwendete Modell war: [1]

Basierend auf diesem Datensatz haben wir visuell einen positiven oder negativen Datensatz erstellt.

Ich wusste es in der Modellerstellungsphase vor dem Training, aber dieses Mal denke ich, dass es ein Problem gibt, dass es leicht ist, sich dem Negativen zu nähern, da diesmal nur für weibliche Bilder eine Tendenz in der Kategorie besteht. tat.

Lernen

part1(epoch50) part2(epoch1000)

Das Ergebnis sieht so aus.

Prüfung

Dieses Mal habe ich nur mit Frauenbildern trainiert, also habe ich mit 4 Bildern für Männer und Frauen getestet. part1(epoch50) part2(epoch1000)

Wahrscheinlich ist das braune negativ.

Ergebnis

Dieses Mal gab es verschiedene Verzerrungen im Lernmodell, daher war die Genauigkeit nicht sehr gut, aber es scheint, dass die Analyse des Gesichtsausdrucks mit Yolo als Erfahrung durchgeführt werden kann. Daher möchte ich mein eigenes Modell erstellen und es erneut versuchen.

Verwendeter Datensatz

[1] The Japanese Female Facial Expression (JAFFE) Dataset

Michael J. Lyons, Miyuki Kamachi, Jiro Gyoba.
Coding Facial Expressions with Gabor Wavelets (IVC Special Issue)
arXiv:2009.05938 (2020) https://arxiv.org/pdf/2009.05938.pdf