emotions-recognition-retail-0003#

ユースケースと概要説明#

5 つの感情 (‘neutral’, ‘happy’, ‘sad’, ‘surprise’, ‘anger’ : 中立、幸せ、悲しみ、驚き、怒り) を認識する完全畳み込みネットワーク。

評価データセット#

メトリック評価では、AffectNet データセットの検証部分が使用されます。前述の 5 つの感情を含む画像のみを含むサブセットが選択されます。検証に使用した画像の総数は 2,500 枚です。

例#

入力画像

結果

幸せ

仕様#

メトリック

値

顔の向きを入力

正面

面内回転

±15˚

面外回転

ヨー: ±15˚ / ピッチ: ±15˚

最小オブジェクト幅

64 ピクセル

GFlops

0.126

MParams

2.483

ソース・フレームワーク

Caffe*

精度#

メトリック

値

精度

70.20%

入力#

画像、名前: data、形状: 1, 3, 64, 64、形式: 1, C, H, W、ここで:

  • C - チャネル数

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅

予想される色の順序は BGR です。

出力#

名前: prob_emotion、形状: 1, 5, 1, 1 - 5 つの感情にわたるソフトマックス出力: (0 - ‘neutral’, 1 - ‘happy’, 2 - ‘sad’, 3 - ‘surprise’, 4 - ‘anger’)、

デモの使い方#

このモデルは、Open Model Zoo が提供する次のデモで使用して、その機能を示します: