Распознавание лиц сенаторов
Точность 99% с глубоким обучением Fastai v1.
Система распознавания лиц - это технология, способная идентифицировать или подтверждать личность человека по цифровому изображению или видеокадру (Википедия).
Я создал модель классификации изображений с использованием сверточной нейронной сети для распознавания лиц 80 сенаторов из Бразилии 2017 года.
Набор данных, созданный Фабрисио Сантаной, содержит в общей сложности 10 000 публичных изображений сенаторов. На каждом изображении изображен только один сенатор, и фотографии были обрезаны, чтобы получить только их лица, как показано ниже. Классы неуравновешенные, потому что у одних сенаторов фотографий больше, чем у других. Например, сенатор Эсиу Невес имеет 325 изображений, а сенатор Мария ду Карму - только 24. На этапе обучения я использовал 8000 изображений и разделил 2000 изображений для проверки модели.
Я получил фантастическую точность 99,3%, используя предварительно обученную модель Resnet34 с новой версией fast.ai. Используя предыдущую версию fastai, я достиг точности 98,2%. Приятно видеть, что библиотека fastai всегда становится все лучше и лучше.
Среди множества приложений эту модель можно использовать для автоматической маркировки фотографий Департамента социальных сетей, упрощая и облегчая работу фотографов и репортеров, ежедневно освещающих журналистские темы. Также можно было бы автоматически регистрировать присутствие парламентариев на заседаниях комитетов и пленарных заседаниях.
Bellow, у вас есть ссылка на записную книжку, поэтому вы можете взглянуть на код (используемый здесь код основан на MOOC fast.ai, который будет общедоступен в январе 2019 года) ...
Блокнот Jupyter доступен здесь: https://bit.ly/2zzo6cC
После загрузки набора данных функция ImageDataBunch.from_folder создаст объект данных с вашими изображениями, преобразованиями данных и размером изображения.
Ниже приведены некоторые примеры изображений сенаторов:
Здесь вы можете увидеть числа, полученные мной во время обучения модели:
Ниже в матрице неточностей показаны прогнозируемые и фактические итоги:
С помощью новых публичных библиотек Fastai и Pytorch 1.0 это может быть простой и быстрой задачей. Вам следует попробовать это позже с вашим собственным набором данных.
Фернандо Мело
Twitter: https://twitter.com/Fmelobr
connectedIn: https://www.linkedin.com/in/fernando-melo-a6909720/
