Despite being extensively studied i

Despite being extensively studied in the literature, the problem of gender recognition from face images remains difficult when dealing with unconstrained images in a cross-dataset protocol. In this work, we propose a convolutional neural network ensemble model to improve the state-of-the-art accuracy of gender recognition from face images on one of the most challenging face image datasets today, LFW (Labeled Faces in the Wild). We find that convolutional neural networks need significantly less training data to obtain the stateof-the-art performance than previously proposed methods. Furthermore, our ensemble model is deliberately designed in a way that both its memory requirements and running time are minimized. This allows us to envision a potential usage of the constructed model in embedded devices or in a cloud platform for an intensive use on massive image databases.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้จะมีการศึกษาอย่างกว้างขวางในวรรณคดีปัญหาของการรับรู้เพศจากภาพใบหน้ายังคงลัทธิ FFI di เมื่อจัดการกับภาพที่ไม่มีข้อ จำกัด ในโปรโตคอลข้ามชุด- ในงานนี้เรานำเสนอเครือข่ายประสาทสับสนรูปแบบวงดนตรีที่จะปรับปรุงความถูกต้องรัฐของศิลปะของการรับรู้เพศจากภาพใบหน้าที่หนึ่งในภาพใบหน้าที่ท้าทายมากที่สุดชุดข้อมูลในวันนี้ LFW (ใบหน้าป้ายในป่า) เรา fi nd ว่าเครือข่ายประสาท convolutional ต้องมีนัยสำคัญอย่างมีข้อมูลการฝึกอบรมน้อยที่จะได้รับประสิทธิภาพการทำงานที่ stateof ศิลปะกว่าวิธีการที่นำเสนอก่อนหน้านี้ นอกจากนี้รูปแบบวงดนตรีของเราได้รับการออกแบบโดยเจตนาในทางที่ทั้งสองต้องการหน่วยความจำและการทำงานเวลาจะลดลง นี้ช่วยให้เรามองเห็นการใช้งานที่มีศักยภาพของรูปแบบที่สร้างขึ้นในอุปกรณ์ฝังตัวหรือในแพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับการใช้งานหนักในฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้จะเป็นอย่างกว้างขวางใช้ในวรรณคดี เรื่องเพศ การรับรู้จากภาพใบหน้ายังคงดีffiศาสนาเมื่อจัดการกับภาพที่ต่างกันไปในข้ามข้อมูลโปรโตคอล ในงานนี้เราเสนอคอนชุดรูปแบบเครือข่ายประสาทเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการรู้จำจากภาพใบหน้าของเพศในหนึ่งในความท้าทายที่สุดหน้าภาพข้อมูลวันนี้lfw ( ป้ายหน้าในป่า ) เราจึงต้อง signi ND ที่โครงข่ายคอนจึงน้อยกว่าการลดลงอย่างมีนัยสําคัญเมื่อข้อมูลได้รับสภาพผลงานศิลปะกว่าก่อนหน้านี้ได้เสนอวิธี นอกจากนี้ แบบจำลองทั้งหมดของเราตั้งใจจะออกแบบในลักษณะที่ทั้งของหน่วยความจำและเวลาทํางานมีความต้องการน้อยที่สุดนี้ช่วยให้เราเพื่อจะใช้ศักยภาพของแบบจำลองที่สร้างขึ้นในอุปกรณ์ฝังตัว หรือ ในแพลตฟอร์มเมฆสำหรับการใช้งานหนักในฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่ .