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sdk: gradio
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license: cc-by-nc-sa-4.0

Modelo de Reconocimiento Facial de Expresiones

Descripción

Este modelo ha sido entrenado para clasificar expresiones faciales en siete categorías: Enfadado, Disgustado, Miedo, Feliz, Triste, Sorprendido y Neutral. Es parte de un proyecto del curso de especialización en IA y Big Data, diseñado para demostrar el uso de modelos preentrenados y técnicas de Fine-Tuning en la clasificación de imágenes.

Detalles del Modelo

Arquitectura: ResNet50
Dataset de Entrenamiento: FER2013
Número de Etiquetas: 7
Tamaño de Imagen: 224x224
Función de Activación de Salida: Softmax
Función de Pérdida: CrossEntropyLoss
Optimizador: Adam
Tasa de Aprendizaje: 0.001

Transformaciones de Datos

Durante el preprocesamiento, las imágenes se sometieron a las siguientes transformaciones:

Resize: 224x224
RandomHorizontalFlip: True
ColorJitter:
- Brillo: 0.2
- Contraste: 0.2
- Saturación: 0.2
- Tinte: 0.1
Normalize:
- Media: [0.485, 0.456, 0.406]
- Desviación Estándar: [0.229, 0.224, 0.225]

Mejoras Realizadas

Congelación y Descongelación Selectiva de Capas: Descongelamos las últimas capas de la red preentrenada para permitir un ajuste más fino.
Early Stopping: Implementamos early stopping para detener el entrenamiento cuando la precisión de validación dejaba de mejorar.
Scheduler de Tasa de Aprendizaje: Utilizamos un scheduler para reducir la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento, ayudando a afinar el modelo.

Resultados

El modelo alcanzó los siguientes resultados durante el entrenamiento y validación:

Train Accuracy: ~97.5%
Validation Accuracy: ~61%
Test Accuracy: ~62.5%

Uso del Modelo

Para utilizar este modelo, puedes cargarlo y realizar predicciones en nuevas imágenes de la siguiente manera:

import torch
from torchvision import models, transforms
import json
from PIL import Image

# Cargar el modelo
model = models.resnet50()
model.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin", map_location=torch.device('cpu')))
model.eval()

# Configuración
with open("config.json") as f:
    config = json.load(f)

# Preprocesamiento de imágenes
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((config["image_size"], config["image_size"])),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=config["transformations"]["Normalize"]["mean"], std=config["transformations"]["Normalize"]["std"])
])

# Ejemplo de uso con una imagen
image = Image.open("ruta_a_tu_imagen.jpg")
image = transform(image).unsqueeze(0)
output = model(image)
_, predicted = torch.max(output, 1)
print("Predicted emotion:", predicted.item())