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Facial Emotions Image Detection

dima806によって開発
GoogleのViT-baseモデルをファインチューニングした顔感情認識モデルで、テストセットで91%の精度を達成しました。
ダウンロード数 198.83k
リリース時間 : 10/2/2023

モデル概要

このモデルはVision Transformerアーキテクチャを使用し、顔画像から7つの基本感情(悲しみ、嫌悪、怒り、中立、恐怖、驚き、喜び)を識別できます。

モデル特徴

高精度
テストセットで91%の全体精度を達成し、嫌悪カテゴリのF1値は0.995に達しました
多感情認識
7つの基本顔感情を識別可能で、一般的な感情表現をカバーします
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerモデルを使用し、強力な画像特徴抽出能力を有します

モデル能力

顔感情認識
画像分類
リアルタイム感情分析

使用事例

人間とコンピュータの相互作用
感情感知システム
ユーザーの表情に基づいてシステム応答を調整し、人間とコンピュータの相互作用体験を改善
ユーザーの感情状態を正確に識別可能
心理学研究
感情反応分析
心理学実験における被験者の感情反応記録と分析に使用
客観的な感情分類データを提供
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