Détection d'expression à l'aide de Yolov5

Contenu de cette fois

Cette fois, je voudrais écrire sur le programme de détection des expressions faciales utilisant Yolov5. Veuillez noter qu'il n'est pas possible de publier des images de progression des données d'apprentissage en raison des règles de l'ensemble de données.

Contenu du modèle

Construisez un modèle pour détecter les expressions faciales positives et négatives. Le modèle utilisé était: [1]

Sur la base de cet ensemble de données, nous avons créé un ensemble de données positif ou négatif visuellement. image.png

Apprentissage

part1(epoch50) results.png part2(epoch1000) results.png

Le résultat ressemble à ceci.

tester

Cette fois, je me suis entraîné uniquement avec des images de femmes, j'ai donc testé avec 4 images pour hommes et femmes. part1(epoch50) 1.jpg 2.jpg 4.jpg 5.jpg part2(epoch1000) 1.jpg 2.jpg 4.jpg 5.jpg

résultat

Cette fois, il y avait divers biais dans le modèle d'apprentissage, donc la précision n'était pas très bonne, mais il semble que l'analyse des expressions faciales à l'aide de yolo puisse être faite comme un sentiment, alors j'aimerais créer mon propre modèle et réessayer.

Ensemble de données utilisé

[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

Recommended Posts

Détection d'expression à l'aide de Yolov5
Reconnaissance faciale à l'aide de l'API de Pepper
[Ubuntu] [Python] Détection d'organes faciaux à l'aide de dlib
Détection d'objets à l'aide de Jetson Nano (YOLOv3) - (1) Paramètres Jetson Nano-
Détection des points clés faciaux Kaggle
J'ai essayé d'utiliser l'API de reconnaissance faciale des services cognitifs de Microsoft
Détection de caractéristiques à l'aide d'opencv (détection de coin)
Détection de logo à l'aide de l'API de détection d'objets TensorFlow
[Python] Utilisation d'OpenCV avec Python (détection des bords)
Détection des valeurs aberrantes à l'aide d'un SVM de classe
Détection de visage à l'aide d'un classificateur en cascade