120 практических задач - страница 30

– Производительность: Правильно настроенные модели CNN демонстрируют высокую точность распознавания объектов на изображениях, что делает их особенно полезными для приложений компьютерного зрения.

Таким образом, построение нейронной сети на основе CNN для распознавания объектов на изображениях представляет собой эффективный подход к решению задач компьютерного зрения, который может быть адаптирован для различных доменов и типов данных изображений.

– Задача: Анализ изображений лиц для определения пола и возраста.

Для решения задачи определения пола и возраста по фотографии лица можно использовать комбинацию глубоких сверточных нейронных сетей (CNN) и подходов, основанных на передаче обучения (transfer learning). Давайте рассмотрим основные шаги и архитектуру модели для такой задачи.

Построение модели для определения пола и возраста по фотографии

1. Подготовка данных

Процесс подготовки данных для анализа изображений лиц включает:

– Загрузку набора данных изображений лиц с разметкой пола и возраста.

– Предобработку изображений (масштабирование, нормализация и аугментация данных).

– Разделение данных на обучающую и тестовую выборки.

2. Построение модели с использованием CNN

Пример архитектуры модели с использованием CNN и transfer learning:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Параметры модели и обучения

input_shape = (224, 224, 3) # размер входного изображения (ширина, высота, каналы RGB)

num_classes_gender = 2 # два класса для пола (мужчина, женщина)

num_classes_age = 8 # возрастные группы (например, 0-10, 11-20 и т.д.)

# Загрузка предварительно обученной модели (MobileNetV2 без полносвязных слоев)

base_model = MobileNetV2(input_shape=input_shape, include_top=False, weights='imagenet')

# Замораживаем веса предварительно обученной модели

base_model.trainable = False

# Создание модели на основе MobileNetV2 и добавление своих слоев

model = Sequential()

model.add(base_model)

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, activation='relu'))

model.add(Dropout(0.5))

# Для определения пола (бинарная классификация)

model.add(Dense(num_classes_gender, activation='softmax', name='gender_output'))

# Для определения возраста (многоклассовая классификация)

model.add(Dense(num_classes_age, activation='softmax', name='age_output'))

# Компиляция модели

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss={'gender_output': 'binary_crossentropy', 'age_output': 'categorical_crossentropy'}, metrics=['accuracy'])

# Вывод архитектуры модели

model.summary()

```

Пояснение архитектуры и процесса:

1. Предварительно обученная модель (Transfer Learning): В примере используется MobileNetV2, предварительно обученная на большом наборе данных ImageNet. Мы загружаем модель без полносвязных слоев (`include_top=False`) и замораживаем её веса, чтобы сохранить обучение, полученное на ImageNet.

2. Добавление собственных слоев: К предварительно обученной модели добавляются дополнительные сверточные (`Conv2D`) и полносвязные (`Dense`) слои. Эти слои помогают извлечь признаки из изображений и выполнить классификацию по полу и возрасту.