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FacePeeper:一款用于Web服务器上的交互式性别分类器，采用深度残差卷积神经网络并进行精度验证的Matlab代码
资源介绍
matlab精度检验代码FacePeeper
深度残差卷积神经网络作为交互式Web服务器上的性别分类器。
该网络是通过优化实现的
项目规格书
奥斯纳布吕克大学
2016/17冬季学期
课程：使用Tensorflow的人工神经网络简介
贡献者：Clemens
Hutter，Michele
Pariani，Jannik
Steinmann，Jannis
Born
要求
满的：
Python
3.x
Tensorflow
1.x
openCV
cra草
C
++编译器（Windows上的OS
X，Linux或Visual
Studios）
Web服务器访问
西皮
部分（功能验证）
Python
3.x
Tensorflow
1.x
西皮
随意分叉。
概述
对于此项目，我们从ca抓取了图片。
图片电影数据库（IMDB）中的400名名人。
这些图像经过裁剪，最初用于训练33层残差卷积神经网络（根据），以区分这400名名人的身份。
由于时间限制，我们将架构简化为经过跨个人性别分类训练的9层残差CNN。
在前端，我们提供了一个交互式Web服务器，用户可以在该服务器上验证网络对任意上载图像的性别预测。