Sự ảnh hưởng các yếu tố kiến trúc mạng ConvNeXt V2 đến nhận dạng biểu cảm khuôn mặt từ dữ liệu thực tế
Số trang: 12
Loại file: pdf
Dung lượng: 1.31 MB
Lượt xem: 6
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Nghiên cứu này áp dụng ConvNext V2 cho bài toán FER với việc điều chỉnh các tham số kiến trúc để đánh giá tác động của chúng trên dữ liệu thực tế của FER từ RAF DB. Kết quả thử nghiệm cho thấy những yếu tố kiến trúc của ConvNext V2 tác động đến độ phức tạp của mô hình và chất lượng nhận dạng cho FER, cung cấp những phân tích ý nghĩa để làm rõ những vận dụng điểm mạnh của mô hình kiến trúc ViTs và kết hợp với các kiến trúc CNN truyền thống nhằm tăng thêm hiệu quả cho mô hình ứng dụng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sự ảnh hưởng các yếu tố kiến trúc mạng ConvNeXt V2 đến nhận dạng biểu cảm khuôn mặt từ dữ liệu thực tế 1 * * * Thành*34 n n 5 1 3 456786 D D 5 6 7 8 751345678 5 511 † † ††
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sự ảnh hưởng các yếu tố kiến trúc mạng ConvNeXt V2 đến nhận dạng biểu cảm khuôn mặt từ dữ liệu thực tế 1 * * * Thành*34 n n 5 1 3 456786 D D 5 6 7 8 751345678 5 511 † † ††
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Kiến trúc mạng ConvNeXt V2 Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt Mô hình kiến trúc ViTs Kiến trúc CNN truyền thống Bài toán FERTài liệu liên quan:
-
14 trang 25 0 0
-
15 trang 20 0 0
-
13 trang 15 0 0
-
Nghiên cứu nhận dạng biểu cảm khuôn mặt bằng phương pháp học sâu sử dụng kiến trúc resnet
5 trang 14 0 0