FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目(依赖,数据集,前置知识说明)

TensorFlow 从观望到入门!

项目介绍: FaceRank

最有趣?

机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体。能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平。

FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型。给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数。

从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉;自动寻找女主颜值高的小电影;自动关注美女;自动排除负分滚粗的相亲对象。从此以后升职加薪,迎娶白富美,走上人生巅峰。

苍老师镇楼:

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项目开源:

GitHub:https://github.com/fendouai/FaceRank

依赖库:

  • Tensorflow
    安装:pip install tensorflow
    简介:Tensorflow 是谷歌的机器学习框架,FaceRank 使用了基于它的 CNN 模型。
    http://www.tensorflownews.com/2017/07/28/installing-tensorflow-tensorflow/
  • face_recognition
    简介:这个库在项目中,用来从图片中截出人脸,并保存为新文件,方便生成数据集。
    这个库比较难装,如果直接安装失败,建议使用 docker.
    The world’s simplest facial recognition api for Python and the command line
    安装:pip install face_recognition

训练数据集生成工具

  • 文件夹截图

fileinfo.png

  • 标注说明
    文件夹中 1-2.jpg 表明这是 1分的图片,2是第2张。也就是 “-”前面的数字就是分数。

  • find_faces_in_picture.py
    这个脚本使用了 face_recognition 来扣人脸,它会从 上图中的 web_image 读取图片,抠图之后保存到 face_image 文件夹。

  • resize_image.py
    这个脚本会读取 face_image 文件夹,并将图片统一处理为 128*128像素。

训练

一切都准备好了,直接运行 train_model.py
这部分内容在 Github 有比较详细说明:
https://github.com/fendouai/FaceRank/

模型使用

  • FaceRank 内置了模型保存功能,训练之后,以后都可以直接运行 run_model.py 。也就是可以封装成函数或者类库使用,非常方便。

学习流程

如果看到这里有很多不懂的话,建议:
* Hello World
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27963600
* 基本概念
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27986689
* 卷积神经网络
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28161292
* 训练好模型参数的保存和恢复代码
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27912379
* TensorFlowNews 专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/TensorFlownews
* TensorFlowNews 博客
http://www.tensorflownews.com/

欢迎关注我的博客,因为我也还在学习中,现有的教程经常比较大,涉及到的只是比较多,我会经常拆分出小的知识点,我的博客也会把这些小的知识点记录下来。
FaceRank,带你走进 TensorFlow 的世界。

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  1. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型下载 | TensorFlow News

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