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Hair Type Image Detection
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Hair Type Image Detection

dima806によって開発
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、顔画像から5種類のヘアスタイル（巻き毛、ドレッドロック、ツイスト、ストレート、ウェービー）を認識するために特別に設計されており、精度は93%に達します。
画像分類
Safetensors
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度ヘアスタイル認識#ファッション美容AI#ビジョントランスフォーマー
ダウンロード数 143
リリース時間 : 10/15/2024

モデル概要

このモデルは事前学習済みのViT-base-patch16-224-in21kをファインチューニングしており、顔画像中のヘアスタイルを効率的かつ正確に分類できます。美容、ファッション、身元確認などのアプリケーションに適しています。

モデル特徴

高精度ヘアスタイル分類
5種類のヘアスタイル認識タスクで92.8%の全体精度を達成し、特にドレッドロック分類ではF1スコア97.8%を記録
ViTアーキテクチャ採用
Googleの事前学習済みVision Transformerベースモデルを使用しており、強力な画像特徴抽出能力を有する
軽量ソリューション
従来のCNNモデルと比較し、高精度を維持しながらより効率的な推論性能を実現

モデル能力

顔画像分析
ヘアスタイル分類
マルチカテゴリー画像認識

使用事例

美容ファッション
バーチャルヘアスタイル試着
AR美容アプリでユーザーの現在のヘアスタイルをリアルタイム認識し、マッチするヘアスタイル製品を推薦
ユーザーの基本ヘアスタイルタイプを正確に認識し、製品推薦の関連性を向上
身元確認
特徴補助識別
顔認識システムの補助特徴として、ヘアスタイル特徴を通じて識別精度を向上
テストセットでドレッドロックの認識精度99%を達成
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