Resmasknet

🚀 ResMaskNet

ResMaskNetは、画像から7種類の顔の感情カテゴリを予測するために、残差マスキングとU-Netアーキテクチャを組み合わせたモデルです。

🚀 クイックスタート

このモデルは画像から7種類の顔の感情カテゴリを予測することができます。以下に使用例を示します。

✨ 主な機能

• 残差マスキングとU-Netアーキテクチャを組み合わせたCNNモデルです。
• 画像から7種類の顔の感情カテゴリを予測します。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from feat.emo_detectors.ResMaskNet.resmasknet_test import ResMasking
from huggingface_hub import hf_hub_download

# Load Configs
emotion_config_file = hf_hub_download(repo_id= "py-feat/resmasknet", filename="config.json", cache_dir=get_resource_path())
with open(emotion_config_file, "r") as f:
    emotion_config = json.load(f)

device = 'cpu'
emotion_detector = ResMasking("", in_channels=emotion_config['in_channels'])
emotion_detector.fc = nn.Sequential(nn.Dropout(0.4), nn.Linear(512, emotion_config['num_classes']))
emotion_model_file = hf_hub_download(repo_id='py-feat/resmasknet', filename="ResMaskNet_Z_resmasking_dropout1_rot30.pth")
emotion_checkpoint = torch.load(emotion_model_file, map_location=device)["net"]
emotion_detector.load_state_dict(emotion_checkpoint)
emotion_detector.eval()
emotion_detector.to(device)


# Test model
face_image = "path/to/your/test_image.jpg"  # Replace with your extracted face image that is [224, 224]

# Classification - [angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, neutral]
emotions = emotion_detector.forward(face_image)
emotion_probabilities = torch.softmax(emotions, 1)

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルのソース

• リポジトリ: GitHub Repository
• 論文: Facial Expression Recognition Using Residual Masking Network

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

引用

もしあなたの研究やアプリケーションでsvm_auモデルを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

Pham Luan, The Huynh Vu, and Tuan Anh Tran. "Facial Expression Recognition using Residual Masking Network". In: Proc. ICPR. 2020.

@inproceedings{pham2021facial,
  title={Facial expression recognition using residual masking network},
  author={Pham, Luan and Vu, The Huynh and Tran, Tuan Anh},
  booktitle={2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)},
  pages={4513--4519},
  year={2021},
  organization={IEEE}
}

謝辞

Luan Pham氏が許容的なライセンスでこのモデルを共有してくれたことに感謝します。