Próbuję zrobić klasyfikator płci CNN i działa dobrze z obrazami z zestawu testowego, ale kiedy wpisuję iamges z Google, zawsze klasyfikuje się jako mężczyzna. Próbowałem uzyskać odpowiedź stąd, ale to nie rozwiązało problemu.

data = pd.read_csv('/content/age_gender.csv')

## Converting pixels into numpy array
data['pixels']=data['pixels'].apply(lambda x:  np.array(x.split(), dtype="float32"))

classification = ['Male', 'Female']

X = np.array(data['pixels'].tolist())

## Converting pixels from 1D to 3D
X = X.reshape(X.shape[0],48,48,1)
X = X / 255.0

y = data['gender'].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.22, random_state=37)

model = Sequential.....   # create the CNN and compile it
history = model.fit.....          # fit the model and evaluate it gives me val_accuracy: 0.8902

Utrata testu: 0,24722696840763092 Dokładność testu: 0,8912960290908813

Kiedy przewiduję obraz z zestawu testowego za pomocą następującego kodu, działa dobrze.

index = 5009
image = X_test[index]

pred = model.predict(image.reshape(1, 48, 48, 1), batch_size=1)

print(classification[pred.argmax()])

Ale kiedy próbuję przewidzieć obrazy z Google, zawsze wraca jako męski.

file = "/content/female-2.jpeg"
image = cv.imread(file, cv.IMREAD_GRAYSCALE)

image = cv.resize(image, (48, 48))
image = image.reshape(1, 48, 48, 1)
image = image.astype('float32')
image = 255-image
image /= 255

pred = model.predict(image.reshape(1, 48, 48, 1), batch_size=1)
print(classification[pred.argmax()])

Wypróbowałem całą masę różnych obrazów, które przedstawiają kobiety i ZAWSZE wraca jako mężczyzna. Czego tu brakuje?

Prognozy CNN działają na podstawie zestawu testowego, ale nie działają na własnych obrazach

Odpowiedzi