正文
? ? 如何正确的上班摸鱼，还能看美女！还不让老板发现？接下来就是我大展身手的时候了，说不定老板还会跟你一起看哪位妹子最漂亮哦！利用CNN训练个颜值打分器
PS：
如果预测结果不理想(啧啧啧)，不必当真，这只是一个供大家学习的小例子。
开发工具
Python版本：3.5+
相关模块：
pytorch-0.4.1模块
torchvision模块；
numpy模块；
opencv-python模块；
scikit-image模块；
matplotlib模块；
pandas模块；
pillow模块；
dlib模块；
argparse模块；
以及一些Python自带的模块。
环境搭建
Python环境：
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
GPU训练环境：
请自行查阅相关的网络教程。
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一. 模型训练
（1）数据集
SCUT-FBP5500-Database，这是华南理工大学发布的一个数据集。选择其中80%作为训练数据集，20%作为测试数据集。
PS：
①数据集中的颜值范围为0-5，数值越高，对应的颜值就越高。
②训练数据集带有【数据偏见】，仅供学习娱乐，切勿当真。
③数据集下载链接：
https://github.com/HCIILAB/SCUT-FBP5500-Database-Release
（2）模型
resnet18，其结构如下：
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?实际应用时去除了softmax，并将FC层的输出大小改为了1。
（3）损失函数
MSE(均方误差)
（4）优化器
Adam
二. 模型应用
模型训练好就是应用模型进行颜值预测了，实现步骤介绍如下。
（1）人脸检测
还是和原来一样，调用dlib库实现人脸检测。
（2）颜值预测
把检测到的人脸输入到训练好的网络中实现人脸的颜值预测。
三. 具体实现
详见相关文件，各个文件实现的功能介绍如下：
train.py：模型训练；
predict.py：颜值预测；
dataset.py：导入数据集；
config.py：配置文件；
Visualization.py：结果可视化文件。
模型训练：
根据自己的情况修改配置文件后，运行train.py文件即可。
颜值预测：
运行predict.py文件即可，命令格式：
python predict.py -i img_path -m model_path
?
一. 模型训练
模型训练的日志文件在相关文件中已经提供了。
其测试集预测准确率随训练变化的曲线如下：
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二. 模型应用
以刘亦菲(*^▽^*)为例：
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在cmd窗口运行命令：
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结果如下：
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4.54(满分是5分)。这里就不给你们看咱们公司的妹子了，妹子嘛还是要注意安全之内的！所以我就放我的女神给大家饱饱眼福吧！哈哈哈
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