Adience数据集下载

weixin_39821051 2020-06-26 10:00:29

Adience人脸数据集，内含26k张图片。因为文件比较大，所以用百度云链接，假如链接失效可以联系我,假如Windows下无法正确显示换行符，后四位为提取玛
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m0_51311838 2021-03-30

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可以提供百度网盘下载的提取码跟链接吗？原本的打不开。关于Adience人脸数据集的

Adience人脸数据集，内含26k张图片。因为文件比较大，所以用百度云链接，假如链接失效可以联系我,假如Windows下无法正确显示换行符，后四位为提取玛

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务，在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），将首层大尺寸卷积核替换为级联3[×]3卷积核；采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征；加入Batch Normalization（BN）层，设置较高的学习率和较小的Dropout比率；采用1[×]1卷积核与全局平均池化（Global Average Pooling）取代全连接层。实验表明，所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率，在Adience数据集上，年龄识别精度达到89.8%，性别识别精度达到93.3%。

性别和年龄预测描述卷积神经网络被大量用于图像分类任务。在这里，我们使用VGG-16进行性别分类。依存关系：我们正在创建一个virtualenv并加载必要的库文件。 Tensorflow == 2.3.0 opencv-python> = 4.2.0.34 opencv-contrib-python> = 4.2.0.34 numpy> = 1.18.3 h5py> = 2.10.0 matplotlib> = 3.2.1 数据集：该数据集包含具有以下规格的真实世界图像统计和信息照片总数：26,580主题总数：2,284年龄组/标签数：8（0-2、4-6、8-13、15-20、25-32、38-43、48- 53，60-）性别标签：是在野外：是主题标签：是使用以下链接下载整个氛围数据集：运行项目的步骤：数据准备：Data_Generation_Adience

性别和年龄检测客观的：建立一个性别和年龄检测器，可以大致猜测图片或网络摄像头中人（脸）的性别和年龄。关于该项目：在此Python项目中，我使用深度学习从一张脸部图像中准确识别一个人的性别和年龄。我使用了由训练的模型。预测的性别可能是“男性”和“女性”之一，预测的年龄可能是以下范围之一-（0 – 2），（4 – 6），（8 – 12），（15 – 20），（25 – 32），（38 – 43），（48 – 53），（60 – 100）（最后一个softmax层中的8个节点）。由于化妆，光线，障碍物和面部表情等因素，很难从一张图像中准确猜测出正确的年龄。因此，我将其设为分类问题，而不是使其成为回归之一。 数据集：对于这个python项目，我使用了Adience数据集； 数据集在公共领域可用，您可以在找到它。该数据集可作为面部照片的基准，并包含各种现实世界中的成像

使用深度学习进行性别和年龄检测 A.项目摘要项目名称：性别和年龄检测团队成员：穆罕默德·阿克马尔·宾·莫德·沙伯 WAN MUHAMMAD ISMAT BIN WAN AZMY 穆罕默德·阿克马尔·凯里·本·阿卜杜勒·哈利姆 MUHAMMAD IMRAN BIN ISMAIL 目标：要构建一个性别和年龄检测器，该检测器可以使用Adience数据集上的“深度学习”来大致猜测图片中人（脸）的性别和年龄。 B.摘要在此Python项目中，我们将使用深度学习从一张面Kong上准确识别一个人的性别和年龄。我们将使用Tal Hassner和Gil Levi训练的模型。预测的性别可能是“男性”和“女性”之一，预测的年龄可能是以下范围之一-（0 – 2），（4 – 6），（8 – 12），（15 – 20），（25 – 32），（38 – 43），（48 – 53），（60 –

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