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Facial Age Image Detection

由 dima806 开发
使用Vision Transformer (ViT)架构训练的模型,用于根据面部图像预测年龄区间
下载量 768
发布时间 : 11/4/2023

模型简介

该模型基于google/vit-base-patch16-224-in21k预训练模型微调,能够从面部图像中识别并分类23个不同的年龄区间。适用于人群分析、年龄验证等场景。

模型特点

多年龄区间分类
能够识别从0-1岁到90+共23个精细年龄区间
基于ViT架构
使用Vision Transformer模型,在图像分类任务上表现优异
高准确度
在部分年龄段(如0-1岁和90+岁)达到90%以上的F1分数

模型能力

面部图像分析
年龄区间预测
人群年龄分布分析

使用案例

人口统计分析
商场顾客年龄分析
通过监控摄像头分析顾客年龄分布
帮助商家了解主要客户群体年龄段
数字身份验证
年龄验证系统
验证用户是否符合特定服务的年龄要求
防止未成年人访问不适当内容
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