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[课堂笔记] 01、使用Siamese孪生网络做门禁卡系统(项目概述)

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发表于 2020-1-7 08:23:40 | 显示全部楼层 |阅读模式



01、使用Siamese孪生网络做门禁卡系统(项目概述)


使用one-shot learning思想,当新的类别来时,不用重复训练模型,门禁系统人脸识别,当新员工入职后不重复训练模型!
所用到的技术:
1、用到tf和Keras做模型构建与训练、PyTorch中torchvision.datasets作数据封装
2、构造训练样本:X是一对图片,Y是0(同类的图片)或1(不同类的图片),为了数据均衡,同类与不同类各占50%
3、嵌套方式建模(双子网络),欧式距离作为输出的预测值(相似度)
4、自定义模型损失函数(如果是同类则预测的距离越小越好,反之越大越好)与度量指标(类似于准确率)
5、通过batch_generator分批次喂养数据训练模型
6、训练的时候,按一定概率进行数据增强(按照50%的概率水平翻转图像)
7、图像数据预处理:RGB2GRAY、resize到模型输入尺寸、归一化到(0,1)之间
8、模型训练过程的回调:TensorBoard、ModelCheckpoint、CSVLogger、EarlyStopping
9、模型预测的时候:新来的图片要跟系统中所有的人脸图作比对(这些图可以都不在训练集中)
技术难点:
1、改变思维观念,一张图片不一定就是一个样本,可以自己构造样本的形式
2、孪生网络模型学的是区分同类还是不同类的能力

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