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Age and gender estimation using deep residual learning network

机译:使用深度残差学习网络进行年龄和性别估计

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摘要

In this paper, we propose a deep residual learning model for age and gender estimation. Our method detects faces in input images, and then the age and gender of each face are estimated. The estimation method consists of three deep neural networks where we adopt residual learning methods. We train the model with IMDB-WIKI database [4]. However, since the database has only a small number of face images under the age of 20, we augment the set by collecting the images on the Internet. Experimental results show that the proposed model with residual learning yields improved performance.
机译:在本文中,我们提出了用于年龄和性别估计的深度残差学习模型。我们的方法检测输入图像中的脸部,然后估计每个脸部的年龄和性别。估计方法由三个深度神经网络组成,我们采用残差学习方法。我们使用IMDB-WIKI数据库训练模型[4]。但是,由于数据库中只有很少的20岁以下的人脸图像,因此我们通过在Internet上收集图像来扩充集合。实验结果表明,所提出的带有剩余学习的模型可以提高性能。

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