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) 1:

แม้ มีอย่างกว้างขวางมีการศึกษาในวรรณคดี ปัญหาการรู้เพศจากภาพใบหน้าของยังคงอยู่ยากเมื่อจัดการกับภาพ unconstrained ในโพรโทคอลระหว่างชุดข้อมูล ในงานนี้ เราเสนอแบบวงดนตรี convolutional โครงข่ายประสาทเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของรัฐ-of-the-art การรู้เพศของจากภาพหน้าหนึ่งท้าทายมากที่สุดหน้ารูป datasets วันนี้ LFW (ชื่อใบหน้าในการป่า) เราพบว่า เครือข่ายประสาทที่ convolutional ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมน้อยมากขอรับ stateof สมัยประสิทธิภาพกว่าวิธีการนำเสนอก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ รูปวงดนตรีของเราเป็นจงใจออกแบบมาในลักษณะที่เป็นหน่วยความจำและเวลาทำงานจะย่อให้เล็กสุด นี้ช่วยให้เราสามารถวาดภาพใช้เป็นรุ่นสร้างขึ้น ในอุปกรณ์ฝังตัว หรือแพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับเร่งรัดการใช้บนฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แม้จะมีการศึกษาอย่างกว้างขวางในวรรณคดีปัญหาของการรับรู้เพศจากภาพใบหน้ายังคงเป็นเรื่องยากเมื่อต้องรับมือกับภาพที่ไม่มีข้อ จำกัด ในโปรโตคอลข้ามชุด- ในงานนี้เรานำเสนอเครือข่ายประสาทสับสนรูปแบบวงดนตรีที่จะปรับปรุงความถูกต้องรัฐของศิลปะของการรับรู้เพศจากภาพใบหน้าที่หนึ่งในภาพใบหน้าที่ท้าทายมากที่สุดชุดข้อมูลในวันนี้LFW (ใบหน้าป้ายในป่า) เราพบว่าเครือข่ายประสาท convolutional ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญน้อยที่จะได้รับ stateof ศิลปะประสิทธิภาพกว่าวิธีการที่นำเสนอก่อนหน้านี้ นอกจากนี้รูปแบบวงดนตรีของเราคือการจงใจออกแบบในลักษณะที่ทั้งสองต้องการหน่วยความจำและการทำงานเวลาจะลดลง นี้ช่วยให้เรามองเห็นการใช้ศักยภาพของรูปแบบที่สร้างขึ้นในอุปกรณ์ฝังตัวหรือในแพลตฟอร์มคลาวด์สำหรับเร่งรัดการใช้งานบนฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แม้จะเป็นอย่างกว้างขวางใช้ในวรรณคดี เรื่องเพศ การรับรู้จากภาพใบหน้ายังคง
ยากเมื่อจัดการกับภาพที่ต่างกันไปในข้ามข้อมูลโปรโตคอล ในงานนี้เราได้เสนอแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม ensemble
ขดเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการรับรู้เพศจากรัฐ - of - the - art
ภาพใบหน้าด้านหนึ่งที่ท้าทายที่สุดในหน้าภาพข้อมูลวันนี้lfw ( ชื่อในหน้า
ป่า ) เราพบว่าโครงข่ายประสาทเทียมคอนต้องน้อยกว่าการฝึกอบรมข้อมูลเพื่อขอรับสภาพปะ
ประสิทธิภาพกว่าที่เคย เสนอวิธีการ นอกจากนี้ แบบจำลองทั้งหมดของเรามีเจตนา
ออกแบบในลักษณะที่ทั้งของหน่วยความจำและเวลาทํางานมีความต้องการน้อยที่สุด นี้ช่วยให้เราสามารถ envision
ศักยภาพการใช้งานของแบบจำลองที่สร้างขึ้นในอุปกรณ์ฝังตัว หรือ ในแพลตฟอร์มเมฆสำหรับการใช้งานหนัก
บนฐานข้อมูลภาพขนาดใหญ่