Analizator emocji

Emocjonalny marketing dla detalicznej sprzedaży, usług i innych. Szkolenie przeprowadzono na znanym zbiorze danych Expression in-the-Wild (ExpW). Liczba klas - 7. Całkowita liczba obrazów 91793. Szkolenie odbywało się na Google Colaboratory z wykorzystaniem biblioteki. Architektura modelu - YOLO11; Inferencja zrealizowana w dwóch wariantach w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki Ultralytics oraz w C++ z wykorzystaniem TensorRT dla kart graficznych NVIDIA oraz dla mini komputerów NVIDIA Jetson Nano. Do realizacji wykorzystuje się dwa modele. Pierwszy - to inferencja twarzy, drugi inferencja emocji, dla modeli NVIDIA YOLO skonwertowanych na silniki engine. Ultralytics.