Facial Age Image Detection
使用Vision Transformer (ViT)架構訓練的模型,用於根據面部圖像預測年齡區間
下載量 768
發布時間 : 11/4/2023
模型概述
該模型基於google/vit-base-patch16-224-in21k預訓練模型微調,能夠從面部圖像中識別並分類23個不同的年齡區間。適用於人群分析、年齡驗證等場景。
模型特點
多年齡區間分類
能夠識別從0-1歲到90+共23個精細年齡區間
基於ViT架構
使用Vision Transformer模型,在圖像分類任務上表現優異
高準確度
在部分年齡段(如0-1歲和90+歲)達到90%以上的F1分數
模型能力
面部圖像分析
年齡區間預測
人群年齡分佈分析
使用案例
人口統計分析
商場顧客年齡分析
通過監控攝像頭分析顧客年齡分佈
幫助商家瞭解主要客戶群體年齡段
數字身份驗證
年齡驗證系統
驗證用戶是否符合特定服務的年齡要求
防止未成年人訪問不適當內容
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98