microsoft - resnet - 50キャラクター顔認識モデルがオープンソース化

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Microsoft Resnet 50 Cartoon Face Recognition

jayantaによって開発

microsoft/resnet-50をファインチューニングしたアニメ顔認識モデルで、画像分類タスクで良好な性能を発揮します。

人の顔に関係がある

Transformers

オープンソースライセンス:Apache-2.0 #アニメ顔認識 #ResNet50ファインチューニング #画像分類モデル

ダウンロード数 63

リリース時間 : 1/21/2023

モデル概要

このモデルはResNet-50アーキテクチャをファインチューニングしたアニメ顔認識モデルで、主に画像分類タスクに使用され、アニメスタイルの顔画像を識別・分類できます。

モデル特徴

高精度

評価データセットで77.55%の精度を達成し、良好な性能を示しています。

ファインチューニング最適化

ResNet-50アーキテクチャを基にファインチューニングを行い、アニメ顔認識タスクに特化して最適化されています。

包括的な評価指標

精度、適合率、再現率、F1値など複数の評価指標を提供し、モデルの性能を包括的に反映しています。

モデル能力

画像分類

アニメ顔認識

使用事例

エンターテインメント

アニメキャラクター認識

アニメ作品のキャラクターの顔を識別・分類するために使用されます。

精度77.55%

セキュリティ

アニメスタイル顔認証

アニメスタイルの顔画像を認証するために使用できます。

🚀 microsoft-resnet-50-cartoon-face-recognition

このモデルは、microsoft/resnet-50 を imagefolder データセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

損失: 0.8508
正解率: 0.7755
適合率: 0.7715
再現率: 0.7755
F1値: 0.7676

🚀 クイックスタート

このモデルは、カートゥーン顔認識のために微調整されたバージョンです。以下のセクションでは、トレーニングに使用されたハイパーパラメータやトレーニング結果などの詳細情報を提供します。

🔧 技術詳細

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

学習率: 0.00012
トレーニングバッチサイズ: 64
評価バッチサイズ: 64
シード: 42
勾配累積ステップ: 4
総トレーニングバッチサイズ: 256
オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
学習率スケジューラの種類: 線形
学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
エポック数: 120

トレーニング結果

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率	適合率	再現率	F1値
No log	0.89	6	3.1774	0.0370	0.0069	0.0370	0.0098
3.4185	1.89	12	3.1739	0.0301	0.0100	0.0301	0.0126
3.4185	2.89	18	3.1668	0.0440	0.0805	0.0440	0.0340
3.6463	3.89	24	3.1583	0.0370	0.0180	0.0370	0.0151
3.3899	4.89	30	3.1425	0.0741	0.0610	0.0741	0.0453
3.3899	5.89	36	3.1262	0.0856	0.0334	0.0856	0.0405
3.5947	6.89	42	3.1055	0.1019	0.0784	0.1019	0.0481
3.5947	7.89	48	3.0841	0.1181	0.1071	0.1181	0.0500
3.5553	8.89	54	3.0650	0.1065	0.0216	0.1065	0.0343
3.2713	9.89	60	3.0351	0.1273	0.0323	0.1273	0.0418
3.2713	10.89	66	3.0069	0.1227	0.0311	0.1227	0.0390
3.4382	11.89	72	2.9754	0.1204	0.0353	0.1204	0.0366
3.4382	12.89	78	2.9455	0.1227	0.0224	0.1227	0.0338
3.3573	13.89	84	2.9167	0.1204	0.0213	0.1204	0.0332
3.0549	14.89	90	2.8841	0.1227	0.0474	0.1227	0.0408
3.0549	15.89	96	2.8534	0.1412	0.1174	0.1412	0.0540
3.1853	16.89	102	2.8143	0.1505	0.1595	0.1505	0.0667
3.1853	17.89	108	2.7771	0.1667	0.1693	0.1667	0.0719
3.0871	18.89	114	2.7400	0.1759	0.1454	0.1759	0.0896
2.7666	19.89	120	2.7048	0.2014	0.0927	0.2014	0.1051
2.7666	20.89	126	2.6458	0.2315	0.1622	0.2315	0.1250
2.846	21.89	132	2.5803	0.2569	0.2386	0.2569	0.1470
2.846	22.89	138	2.5291	0.2639	0.2725	0.2639	0.1523
2.7428	23.89	144	2.4916	0.2870	0.2114	0.2870	0.1811
2.4183	24.89	150	2.4273	0.3079	0.2322	0.3079	0.2048
2.4183	25.89	156	2.3923	0.3194	0.2937	0.3194	0.2238
2.5064	26.89	162	2.3349	0.3403	0.3183	0.3403	0.2494
2.5064	27.89	168	2.2977	0.3542	0.3554	0.3542	0.2663
2.4046	28.89	174	2.2363	0.3773	0.3214	0.3773	0.2981
2.1201	29.89	180	2.1791	0.3889	0.4024	0.3889	0.3179
2.1201	30.89	186	2.1448	0.4144	0.4079	0.4144	0.3455
2.1705	31.89	192	2.0969	0.4306	0.4214	0.4306	0.3583
2.1705	32.89	198	2.0535	0.4468	0.4448	0.4468	0.3797
2.0295	33.89	204	1.9940	0.4745	0.4877	0.4745	0.4133
1.8114	34.89	210	1.9467	0.4861	0.4952	0.4861	0.4261
1.8114	35.89	216	1.8896	0.4931	0.4510	0.4931	0.4321
1.8048	36.89	222	1.8404	0.5046	0.4859	0.5046	0.4507
1.8048	37.89	228	1.7999	0.5278	0.5142	0.5278	0.4816
1.6862	38.89	234	1.7363	0.5324	0.5169	0.5324	0.4844
1.4545	39.89	240	1.7104	0.5440	0.5100	0.5440	0.4971
1.4545	40.89	246	1.6492	0.5648	0.5239	0.5648	0.5138
1.4444	41.89	252	1.6076	0.5671	0.5329	0.5671	0.5260
1.4444	42.89	258	1.5784	0.5741	0.5708	0.5741	0.5424
1.3124	43.89	264	1.5259	0.6019	0.5977	0.6019	0.5619
1.1645	44.89	270	1.4814	0.6181	0.6033	0.6181	0.5880
1.1645	45.89	276	1.4697	0.6088	0.6033	0.6088	0.5803
1.1307	46.89	282	1.4380	0.6088	0.6015	0.6088	0.5769
1.1307	47.89	288	1.3872	0.6227	0.6085	0.6227	0.5917
1.0347	48.89	294	1.3709	0.6157	0.6039	0.6157	0.5880
0.8962	49.89	300	1.3415	0.6296	0.6120	0.6296	0.6057
0.8962	50.89	306	1.3290	0.6389	0.6327	0.6389	0.6134
0.8898	51.89	312	1.2836	0.6389	0.6192	0.6389	0.6119
0.8898	52.89	318	1.2665	0.6412	0.6186	0.6412	0.6162
0.7886	53.89	324	1.2272	0.6551	0.6431	0.6551	0.6319
0.6794	54.89	330	1.2144	0.6806	0.6643	0.6806	0.6629
0.6794	55.89	336	1.1817	0.6806	0.6666	0.6806	0.6642
0.6459	56.89	342	1.1702	0.6782	0.6591	0.6782	0.6574
0.6459	57.89	348	1.0947	0.7037	0.6863	0.7037	0.6883
0.6075	58.89	354	1.1227	0.7037	0.6874	0.7037	0.6867
0.4979	59.89	360	1.0849	0.7083	0.6813	0.7083	0.6895
0.4979	60.89	366	1.0742	0.7153	0.6924	0.7153	0.6976
0.4895	61.89	372	1.0452	0.7245	0.7020	0.7245	0.7057
0.4895	62.89	378	1.0435	0.7361	0.7316	0.7361	0.7235
0.456	63.89	384	1.0698	0.6921	0.6835	0.6921	0.6783
0.3816	64.89	390	1.0126	0.7222	0.7064	0.7222	0.7091
0.3816	65.89	396	0.9934	0.7361	0.7247	0.7361	0.7205
0.3599	66.89	402	0.9960	0.7292	0.7213	0.7292	0.7170
0.3599	67.89	408	1.0141	0.7222	0.7148	0.7222	0.7087
0.3484	68.89	414	0.9934	0.7222	0.7125	0.7222	0.7107
0.2939	69.89	420	0.9835	0.7431	0.7417	0.7431	0.7349
0.2939	70.89	426	0.9870	0.7315	0.7275	0.7315	0.7217
0.285	71.89	432	0.9656	0.7431	0.7411	0.7431	0.7340
0.285	72.89	438	0.9462	0.7338	0.7320	0.7338	0.7267
0.2463	73.89	444	0.9513	0.7454	0.7467	0.7454	0.7384
0.2328	74.89	450	0.9334	0.7361	0.7389	0.7361	0.7286
0.2328	75.89	456	0.9375	0.7384	0.7278	0.7384	0.7291
0.2208	76.89	462	0.9332	0.7407	0.7357	0.7407	0.7322
0.2208	77.89	468	0.9408	0.7384	0.7406	0.7384	0.7346
0.2177	78.89	474	0.9059	0.7222	0.7183	0.7222	0.7136
0.1734	79.89	480	0.9517	0.7315	0.7371	0.7315	0.7257
0.1734	80.89	486	0.9063	0.7523	0.7462	0.7523	0.7424
0.1791	81.89	492	0.9171	0.7454	0.7461	0.7454	0.7386
0.1791	82.89	498	0.8846	0.7523	0.7561	0.7523	0.7485
0.1681	83.89	504	0.8871	0.7384	0.7431	0.7384	0.7320
0.1573	84.89	510	0.9118	0.7454	0.7474	0.7454	0.7395
0.1573	85.89	516	0.9006	0.7407	0.7432	0.7407	0.7366
0.1439	86.89	522	0.8703	0.7616	0.7693	0.7616	0.7579
0.1439	87.89	528	0.8988	0.7454	0.7570	0.7454	0.7401
0.1362	88.89	534	0.9234	0.7454	0.7477	0.7454	0.7396
0.1249	89.89	540	0.8860	0.75	0.7473	0.75	0.7425
0.1249	90.89	546	0.8608	0.7546	0.7601	0.7546	0.7513
0.1264	91.89	552	0.8871	0.7593	0.7640	0.7593	0.7560
0.1264	92.89	558	0.8432	0.7639	0.7727	0.7639	0.7599
0.1201	93.89	564	0.8654	0.7639	0.7698	0.7639	0.7569
0.1117	94.89	570	0.8856	0.7454	0.7569	0.7454	0.7415
0.1117	95.89	576	0.8668	0.7546	0.7686	0.7546	0.7535
0.1128	96.89	582	0.8630	0.7662	0.7698	0.7662	0.7619
0.1128	97.89	588	0.8551	0.7731	0.7826	0.7731	0.7696
0.1155	98.89	594	0.8697	0.7708	0.7738	0.7708	0.7643
0.0987	99.89	600	0.8613	0.7546	0.7518	0.7546	0.7484
0.0987	100.89	606	0.8742	0.7569	0.7597	0.7569	0.7524
0.1063	101.89	612	0.8498	0.7755	0.7807	0.7755	0.7712
0.1063	102.89	618	0.8557	0.7708	0.7749	0.7708	0.7655
0.097	103.89	624	0.8764	0.7546	0.7634	0.7546	0.7527
0.0947	104.89	630	0.8677	0.7616	0.7628	0.7616	0.7572
0.0947	105.89	636	0.8909	0.75	0.7614	0.75	0.7469
0.1013	106.89	642	0.8283	0.7639	0.7621	0.7639	0.7580
0.1013	107.89	648	0.8471	0.7662	0.7864	0.7662	0.7651
0.0963	108.89	654	0.8653	0.7593	0.7701	0.7593	0.7558
0.0874	109.89	660	0.8479	0.7731	0.7834	0.7731	0.7692
0.0874	110.89	666	0.8584	0.7639	0.7719	0.7639	0.7620
0.0876	111.89	672	0.8714	0.7616	0.7600	0.7616	0.7550
0.0876	112.89	678	0.8509	0.7731	0.7847	0.7731	0.7727
0.0974	113.89	684	0.8688	0.7685	0.7741	0.7685	0.7648
0.0869	114.89	690	0.8590	0.7847	0.7932	0.7847	0.7794
0.0869	115.89	696	0.8687	0.7593	0.7703	0.7593	0.7579
0.0877	116.89	702	0.8735	0.7593	0.7698	0.7593	0.7554
0.0877	117.89	708	0.8566	0.7546	0.7732	0.7546	0.7518
0.0883	118.89	714	0.8681	0.7569	0.7591	0.7569	0.7525
0.0762	119.89	720	0.8508	0.7755	0.7715	0.7755	0.7676