vit-Facial-Expression-Recognitionオープンソースモデル - 7種類の基本的な顔の表情を正確に認識する

Vit Facial Expression Recognition

motheecreatorによって開発

ViTベースの顔表情認識モデルで、FER2013、MMI、AffectNetデータセットでファインチューニングされ、7つの基本感情を識別可能

ダウンロード数 4,221

リリース時間 : 4/29/2024

モデル概要

このモデルはVision Transformerアーキテクチャに基づく顔感情認識モデルで、怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しみ、驚き、平静の7つの感情分類タスクに最適化されています

複数データセット学習

FER2013、MMI、AffectNetの3つの主要な顔表情データセットを組み合わせて学習し、モデルの汎化能力を向上

効率的なTransformerアーキテクチャ

Vision Transformerアーキテクチャを採用し、自己注意メカニズムで顔表情特徴を効果的に捕捉

データ拡張戦略

学習中にランダム回転、反転、スケーリングなどのデータ拡張技術を適用し、モデルの頑健性を向上

顔画像分析

感情分類

リアルタイム表情認識

人間とコンピュータの相互作用

感情計算システム

ユーザーの感情状態を理解できるインテリジェントインタラクションシステムの開発に使用

精度84.34%

メンタルヘルス

感情モニタリングアプリケーション

メンタルヘルスアプリケーションでユーザーの感情変化を自動認識するために使用可能

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を FER 2013、MMI Facial Expression Database、および AffectNet dataset 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。

vit-face-expressionモデルは、顔の感情認識タスク用にファインチューニングされたVision Transformerです。

このモデルは、FER2013、MMI Facial Expression、およびAffectNetデータセットを使用して訓練されています。これらのデータセットは、7つの異なる感情に分類された顔画像で構成されています。

入力画像は、モデルに入力される前に前処理されます。前処理ステップには以下が含まれます。

訓練中には、以下のハイパーパラメータが使用されました。