1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
性别识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及到从图像或视频中自动检测并识别出人物的性别。近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、googlenet网络等，已成为性别识别的主流方法。
4.部分源码
% 获取特征学习层和分类器层的名称
Feature_Learner = net.Layers(142).Name;
Output_Classifier = net.Layers(144).Name;
% 计算数据集的类别数目
Number_of_Classes = numel(categories(Training_Dataset.Labels));
% 创建新的全连接特征学习层
New_Feature_Learner = fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...
'Name', 'Coal Feature Learner', ...
'WeightLearnRateFactor', 10, ...
'BiasLearnRateFactor', 10);
% 创建新的分类器层
New_Classifier_Layer = classificationLayer('Name', 'Coal Classifier');
% 获取完整网络架构
Network_Architecture = layerGraph(net);
% 替换网络中的特征学习层和分类器层
New_Network = replaceLayer(Network_Architecture, Feature_Learner, New_Feature_Learner);
New_Network = replaceLayer(New_Network, Output_Classifier, New_Classifier_Layer);
% 设置训练选项
maxEpochs = NEpochs;
Minibatch_Size = NMB;
Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...
'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...
'MaxEpochs', maxEpochs, ...
'InitialLearnRate', LR, ...
'Shuffle', 'every-epoch', ...
'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...
'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
'Verbose', false, ...
'Plots', 'training-progress');
% 使用训练选项训练网络
net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);
% 保存训练后的网络
save gnet.mat net
0Y_014m
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