phamquiluan/ResidualMaskingNetwork
ICPR 2020: Facial Expression Recognition using Residual Masking Network
何を解決するか
このプロジェクトは、顔認識（FER）および感情検出の最先端のアプローチを提供し、画像および動画からの人間の感情を識別する精度を向上させることを目指しています。
動作方法
このプロジェクトは、感情検出に特化したニューラルネットワークアーキテクチャであるResidual Masking Network（RMN）を実装しています。標準データセット（FER2013やImageNet）での学習をサポートし、単一フレームまたはライブWebカメラ入力に対する推論ツールを提供します。より高い精度を実現するため、7つの異なるモデルの予測を「重みなし平均和」で統合するアンサンブル手法もサポートしています。
対象ユーザー
コンピュータビジョンや感情AIに興味を持つ開発者や研究者、またシンプルなPython APIやクライアントサイドのブラウザデモを通じて感情検出をアプリケーションに統合したい人向けです。
主な特徴
- 高い精度: FER2013データセットにおいて、VGG19やResNetなどのベースラインモデルを上回る性能を発揮します。
- 簡単な統合:
pip install rmnでインストール可能で、画像および動画検出用のシンプルなAPIを提供します。 - プライバシー重視のデモ: ONNX Runtime Webを用いてクライアントサイドで推論が実行されるHugging Face Spaceデモを含んでいます。
- 包括的なベンチマーク: FER2013およびImageNetデータセットにおける詳細な精度結果を提供します。
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