Анализатор эмоций

Эмоциональный маркетинг для ритейла, услуг и другое. Обучение проведено на известном наборе данных Expression in-the-Wild (ExpW). Количество классов - 7. Общее количество изображений 91793. Обучение проводилось на Google Colaboratory с использованием библиотеки. Архитектура модели - YOLO11; Инференс реализован в двух вариантах на Python с использованием библиотеки Ultralytics, и на C++ с использованием TensorRT для видеокарт NVIDIA, и для мини-компьютеров NVIDIA Jetson Nano. Для реализации используются две модели. Первая - это инференс лица, вторая инференс эмоции, для NVIDIA модели YOLO конвертированы в движки engine. Ultralytics.