FaceRank, самый интересный проект для начинающих с TensorFlow

TensorFlow: от наблюдения к началу работы!

https://github.com/fendouai/FaceRank

Самое интересное?

Машинное обучение скучное, используется только для распознавания шрифтов. Может ли оно помочь мне найти красивую девушку и заодно улучшить мою осанку?

FaceRank основан на модели CNN TensorFlow и предоставляет набор инструментов для обработки изображений. В будущем будут доступны обученные модели. Дайте FaceRank девушку, и он даст вам оценку.

Теперь вы можете фильтровать резюме, удаляя те, у которых низкое качество фотографий; автоматически находить красивых актрис в небольших фильмах; автоматически подписываться на красивых девушек; автоматически исключать неподходящих кандидатов на свидания. Теперь вы можете продвигаться по службе, получать повышение зарплаты, жениться на красивой и богатой девушке и достичь вершины своей жизни.

Учитель Цан Лао:

Проект с открытым исходным кодом:

GitHub: https://github.com/fendouai/FaceRank

Зависимые библиотеки:

• Tensorflow Установка: pip install tensorflow Описание: Tensorflow — это фреймворк машинного обучения от Google, который используется в FaceRank на основе модели CNN. http://www.tensorflownews.com/2017/07/28/installing-tensorflow-tensorflow/
• face_recognition Описание: эта библиотека используется в проекте для извлечения лиц из изображений и сохранения их в новых файлах, что упрощает создание наборов данных. Эту библиотеку сложно установить, если установка не удалась, рекомендуется использовать Docker. The world's simplest facial recognition api for Python and the command line Установка: pip install face_recognition

Инструменты для создания обучающих наборов данных:

• Папка с изображениями

• Описание меток Файлы в папке 1–2.jpg означают, что это изображение имеет оценку 1, а второе изображение — оценку 2. То есть число перед «-» обозначает оценку изображения.

• find_faces_in_picture.py Этот скрипт использует face_recognition для обнаружения лиц, он считывает изображение из web_image и сохраняет извлечённые лица в папку face_image.

• resize_image.py Этот сценарий считывает изображения из папки face_image и масштабирует их до размера 128x128 пикселей.

Обучение

Когда всё готово, просто запустите train_model.py. Более подробное описание этой части можно найти на GitHub: https://github.com/fendouai/FaceRank/

Использование модели

• FaceRank имеет встроенную функцию сохранения моделей, после обучения вы можете напрямую запускать run_model.py для дальнейшего использования. Это также можно инкапсулировать в функции или библиотеки классов для удобства использования.

Процесс обучения

Если вы видите здесь много непонятных вещей, рекомендую:

• Hello World https://zhuanlan.zhihu.com/p/27963600
• Основные понятия https://zhuanlan.zhihu.com/p/27986689
• Свёрточные нейронные сети https://zhuanlan.zhihu.com/p/28161292
• Сохранение и восстановление параметров обученной модели https://zhuanlan.zhihu.com/p/27912379
• Серия статей TensorFlowNews https://zhuanlan.zhihu.com/TensorFlownews
• Блог TensorFlowNews http://www.tensorflownews.com/

Добро пожаловать на мой блог, потому что я тоже учусь, существующие учебники часто бывают слишком большими и охватывают множество тем, я буду разбивать их на более мелкие части и записывать их в своём блоге. FaceRank познакомит вас с миром TensorFlow.