All streams
Search
Write a publication
Pull to refresh
-9
0
Eugene Ivanov @erqups

Пользователь

Send message
Ответил на вопрос о структуре обучающей выборки в другой ветке.
Хотел уделить время на описание таких подробностей в следующей публикации, но что-то уж слишком много вопросов по даней теме.

Обучающая выборка основана на кропах лиц из публичного некоммерческого датасета “SCUT-FBP5500”, который был обогащен дополнительными данными для привидения распределения оценок к нормальному. Дополнительные данные были получены, в основном, при помощи Semi-supervised подхода (обучаемся на датасете -> скорим картинки без рейтинга -> самые адекватные добавляем в обучающую выборку -> замеряем метрики на тестовой выборке -> если необходимо, повторяем цикл)

Насчет субъективности — вы абсолютно правы, но все-таки есть определенные “стандарты красоты”, навязываемые обществом. Например, датасет, о котором я писал выше, основан на перекрестной оценке (N разметчиков разных полов, каждый из них оценивает каждое фото в выборке) и позволяет увидеть следующую картину:
image
На самом деле сетка и мужчин оценивает. В обучающей выборке у мужчин и женщин равная доля. Вероятно, в вашем случае просто face detection не сработал.
Первая картинка ~200x200, кроп лица еще меньше. Попробуйте загрузить изображение с приемлемым разрешением.

Начет второго — боюсь, в таких случаях сетка и правда может работать не совсем корректно, т.к в обучающей выборке были лица «обычных» людей. Тем не менее, 5.41 — это меньше, чем 10-й перцентиль по обучающей выборке (распределение оценок при этом гауссово, но немного «сдвинуто» вправо).

Третье, с вашего позволения, комментировать не буду :)

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity