phamquiluan/ResidualMaskingNetwork
ICPR 2020: Facial Expression Recognition using Residual Masking Network
해결하는 문제
이 프로젝트는 얼굴 표정 인식(FER) 및 감정 탐지의 최첨단 접근 방식을 제공하며, 이미지 및 영상 스트림에서 인간의 감정을 정확하게 식별하는 것을 목표로 합니다.
작동 방식
이 프로젝트는 감정 탐지에 특화된 신경망 아키텍처인 Residual Masking Network(RMN)을 구현합니다. FER2013 및 ImageNet과 같은 표준 데이터셋에서 학습이 가능하며, 단일 프레임 또는 실시간 웹캠 입력에 대한 추론 도구를 제공합니다. 더 높은 정확도를 위해, 7개의 다른 모델의 예측을 무게 없는 평균합으로 융합하는 앙상블 방법도 지원합니다.
대상 사용자
컴퓨터 비전 및 감정 AI에 관심이 있는 개발자 및 연구자, 또는 간단한 Python API 또는 클라이언트 사이드 브라우저 데모를 통해 감정 탐지를 애플리케이션에 통합하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.
주요 특징
- 고정확도: FER2013 데이터셋에서 VGG19 및 ResNet과 같은 기준 모델을 능가합니다.
- 간편한 통합:
pip install rmn으로 설치 가능하며, 이미지 및 영상 탐지를 위한 간단한 API를 제공합니다.
- 개인정보 보호 중심의 데모: ONNX Runtime Web을 사용해 클라이언트 측에서 추론이 완전히 실행되는 Hugging Face Space 데모를 포함합니다.
- 포괄적인 벤치마킹: FER2013 및 ImageNet 데이터셋에서의 정확도 결과를 상세히 제공합니다.
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