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【転移学習で顔認識モデルを作ってみた】 - Qiita
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【転移学習で顔認識モデルを作ってみた】 - Qiita
はじめに 後追いながら、機械学習が熱いということで転移学習を用いて、人物画像を識別する学習モデルを... はじめに 後追いながら、機械学習が熱いということで転移学習を用いて、人物画像を識別する学習モデルを作成してみました。 画像の前処理や水増しから学習モデルの構築などの過程をまとめています。 モデルの想定ユースケース 人物画像の識別となると思いたのが、マンションのセキュリティ用監視カメラでした。 登録された住人以外の人が入り込んだ際に、不審者として識別してタグづけするようなものを考えていたのですが、 動画などは難易度が高いため、今回は顔画像を使っての顔認識モデルを作成しました。 画像について 画像枚数 今回、学習用の元画像50枚と学習モデルのテスト用に20枚ほど用意しました。 正直画像の収集が一番大変な作業でした、、 人物画像の元画像: 計50枚(10枚✖️住人5人) 学習モデルのテスト用: 計20枚(4枚✖️) 人物画像例 学習には知り合いの顔画像を利用しており、以下のように顔のみや上半身が