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Facial Age Image Detection

由dima806開發
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
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