モデル選定

高精度表情認識

# 高精度表情認識

Vit Facial Expression Recognition

ViTアーキテクチャに基づく顔面表情認識モデルで、imagefolderデータセットで微調整され、精度は91.77%に達しました

人の顔に関係がある

Facial Expression Detection

事前学習モデルを微調整した顔表情認識モデルで、8種類の異なる顔表情を効果的に認識できます。

人の顔に関係がある

Vit Facial Expression Recognition

ViTベースの顔表情認識モデルで、FER2013、MMI、AffectNetデータセットで微調整され、7種類の感情分類をサポート

人の顔に関係がある

Vit Facial Expression Recognition

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

人の顔に関係がある

Resnet 50 Finetuned FER2013 0.003 CKPlus

ResNet-50アーキテクチャをファインチューニングした顔表情認識モデル、FER2013とCKPlusデータセットでトレーニング

人の顔に関係がある

Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013CKPlus 7e 05

これはBEiTアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、FER2013とCK+データセットで微調整され、顔表情認識タスクに使用されます。

PyTorchに基づく顔の感情認識モデルで、FER2013データセットで訓練され、正解率が91.9%に達します。

人の顔に関係がある

Transformers 英語

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