Читать книгу 120 практических задач онлайн

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: