结果图片
如有侵权,请通知删除,结果由 FaceRank AI 输出。
数据集
- 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为 1 的第 3 张图。
你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型。
模型
人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
运行
安装好 TensorFlow 之后,直接运行 train_model.py.
* 训练模型
* 保存模型到 model 文件夹
测试
运行完 train_model.py 之后,直接运行 run_model.py 来测试.
下载
训练好的模型可以在以下网址下载:
http://www.tensorflownews.com/2017/08/03/facerank-tensorflow-cnn-model/
模型效果
- 训练过程
你可以看训练过程: Train_Result.md ,这里有损失函数和准确率变化过程。 -
测试结果
结果并不非常好,但是增加数据集之后有所改善。
[code lang=text]
(?, 128, 128, 24)
(?, 64, 64, 24)
(?, 64, 64, 96)
(?, 32, 32, 96)
['1-1.jpg', '1-2.jpg', '10-1.jpg', '10-2.jpg', '2-1.jpg', '2-2.jpg', '3-1.jpg', '3-2.jpg', '4-1.jpg', '4-2.jpg', '5-1.jpg', '5-2.jpg', '6-1.jpg', '6-2.jpg', '7-1.jpg', '7-2.jpg', '8-1.jpg', '8-2.jpg', '9-1.jpg', '9-2.jpg']
20
(10, 128, 128, 3)
[3 2 8 6 5 8 0 4 7 7]
(10, 128, 128, 3)
[2 6 6 6 5 8 7 8 7 5]
Test Finished!
[/code]
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后续计划
- 图片像素要提高
- 增加数据集
- 在临近的层次,用公用的图片:比如1-3;4-6;7-9 用相似或者相同图片。
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隐私
因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片。