Mashinali o'qitishga kirish Mavzu: Chuqur o'rganish bilan Opencv yoshni aniqlash Tekshirdi: Nurmurodov Javohir

Yuqorida bilib olganimizdek, bizning yosh detektorimiz oldindan belgilangan chelaklar bo'yicha yuz ROI yordamida odamning yoshini bashorat qiladigan tasniflagichdir - biz buni regressiya muammosi deb hisoblamaymiz. Keling, ushbu yosh oralig'idagi chelaklarni aniqlaymiz:

• Yuqorida bilib olganimizdek, bizning yosh detektorimiz oldindan belgilangan chelaklar bo'yicha yuz ROI yordamida odamning yoshini bashorat qiladigan tasniflagichdir - biz buni regressiya muammosi deb hisoblamaymiz. Keling, ushbu yosh oralig'idagi chelaklarni aniqlaymiz:
• Chuqur o'rganish bilan OpenCV yoshni aniqlash
• # bizning yosh detektorimiz bashorat qiladigan yosh chelaklari ro'yxatini aniqlang
• AGE_BUCKETS = [ "(0-2)" , "(4-6)" , "(8-12)" , "(15-20)" , "(25-32)" ,
• "(38-43)" , "(48-53)" , "(60-100)" ]
• Bizning yoshimiz oldindan o'rgatilgan yosh detektorimiz uchun chelaklarda (ya'ni, sinf yorliqlari) belgilangan. Biz ushbu roʻyxat va unga bogʻliq indeksdan chiqish tasviriga izoh qoʻshish uchun yosh paqirini olish uchun foydalanamiz.

Importlar, buyruq qatori argumentlari va yosh chelaklarimizni hisobga olgan holda, biz hozir ikkita oldindan o'rgatilgan modelimizni yuklashga tayyormiz:

• # seriyali yuz detektori modelimizni diskdan yuklang
• chop etish ( "[INFO] yuz detektori modeli yuklanmoqda..." )
• prototxtPath = os.path.sep. qo'shilish ([ args [ "yuz" ] , "deploy.prototxt" ])
• weightsPath = os.path.sep. qo'shilish ([ args [ "yuz" ] ,
• "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel" ])
• faceNet = cv2.dnn. readNet ( prototxtPath, weightsPath )
• # seriyali yosh detektori modelimizni diskdan yuklang
• chop etish ( "[INFO] yosh detektori modeli yuklanmoqda..." )
• prototxtPath = os.path.sep. qo'shilish ([ args [ "age" ] , "age_deploy.prototxt" ])
• weightsPath = os.path.sep. qo'shilish ([ args [ "age" ] , "age_net.caffemodel" ])
• ageNet = cv2.dnn. readNet ( prototxtPath, weightsPath )
• Bu erda biz ikkita modelni yuklaymiz:
• Bizning yuz detektorimiz tasvirdagi yuzlarni topadi va mahalliylashtiradi ( 25-28-qatorlar )
• Yosh tasniflagichi ma'lum bir yuz qaysi yosh oralig'iga tegishli ekanligini aniqlaydi ( 32-34-qatorlar )
• Ushbu modellarning har biri Caffe ramkasi bilan o'qitilgan. Men PyImageSearch Gurus kursida Caffe klassifikatorlarini qanday o'qitishni ko'rib chiqaman .