Можно вопросик) у меня есть сеть наученная распознавать пол по лицу(датасет содержит фото только с лицами). В дальнейшем чтобы определять пол по фото с помощью этой нейроки , нужно добавить код для поиска лица на получаемой фотографии и уже пускать его по обученной сети? Или как это лучше делать? Потому вручную обрезать лицо на любых фото как-то не интересно

А на китайских лицах моя сеть вообще путается

взять любой детектор лиц и делать

смотря какие фото конечно же

щя у меня вроде есть кое что

данный модуль умеет находить лица по фото и даже обрезать если нужно

О, спасибо!

from PIL import Image
import face_recognition

image = face_recognition.load_image_file('./img/known/Kamoliddin.jpeg')
face_locations = face_recognition.face_locations(image)

for face in face_locations:
top, right, bottom, left = face
face_image = image[top:bottom, left:right]
pil_image = Image.fromarray(face_image)
pil_image.save(f'{top}.jpg')

вот код который проходит по картинкам и сохраняет только лицо как отдельное фото

нез

Подскажите плиз, в наивном байсе стоит использовать нормализованную словоформу для слов, или нет? Или вообще n-gramm?

Всем привет, у меня датасет который не помещается в оперативной памяти , как я могу обучить модель keras ?

Прочитать половину->обучить-> сохранить веса. И так далее

flow_from_directory

Разделить на batch ы

Question
https://www.quora.com/What-is-a-minibatch-in-a-neural-network

Спасибо)

Вебинар «Как управляться с данными: большими и не очень. Современные платформы в облаке»

Грамотное управление большими данными определяет успех любой компании. Но данные мало просто хранить, они должны работать на вас.

Мы расскажем о том, как платформенные решения современного облака позволяют вам построить правильную инфраструктурную основу для управления данными: от хранения до машинного обучения и предиктивной аналитики.

👉  Регистрируйтесь на вебинар «Как управляться с данными: большими и не очень. Современные платформы в облаке» от Mail.ru Cloud Solutions

Ждем вас в четверг, 19 ноября, онлайн. Начало в 17:00 по Москве, регистрация обязательна:
https://bit.ly/3pfIyZo