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Face Discriminator
F
Face Discriminator
由petrznel開發
基於微軟ResNet-50微調的人臉分類模型，在驗證集上達到99.84%的準確率
下載量 23
發布時間 : 3/15/2023
模型概述
該模型是一個圖像分類模型，專門用於人臉識別任務，基於ResNet-50架構進行微調訓練
模型特點
高準確率
在驗證集上達到99.84%的分類準確率
基於ResNet-50
使用成熟的ResNet-50架構進行微調
快速訓練
僅需10個訓練輪次即可達到高性能
模型能力
人臉圖像分類
人臉識別
圖像特徵提取
使用案例
安全驗證
人臉門禁系統
用於建築物或設備的人臉識別門禁
高準確率確保安全驗證可靠性
身份驗證
移動設備解鎖
集成到手機或平板的人臉解鎖功能
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