iT邦幫忙

0

30天AI人臉辨識技術全攻略:從零開始到實戰應用 DAY10

  • 分享至 

  • xImage
  •  

今天來使用深度學習框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)訓練一個簡單的人臉識別模型,我們會使用這兩個框架來構建和訓練一個基於 Siamese Network 和 Face Embeddings 的人臉識別模型。

1. 數據準備
數據來源:人臉數據集,如 Labeled Faces in the Wild (LFW) 或其他人臉數據集。數據應包括多個人的多張人臉照片。
數據處理:對數據進行預處理,包括:
裁剪和對齊:將人臉裁剪到統一大小(如 224x224 像素)。
數據增強:進行旋轉、翻轉等增強,增加數據的多樣性。
標籤生成:將數據分為三元組(Anchor、Positive、Negative)或成對數據(對於Siamese Network)。

2. 模型結構
使用卷積神經網絡(CNN)來提取人臉特徵,並通過Siamese Network結構來進行相似度的度量。

使用 TensorFlow 或 PyTorch 構建模型

A. TensorFlow 示例
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/201696980f156bpwHf.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/20169698K9ynKPP8Rg.png

B. PyTorch 示例
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/20169698c9T3LPtCSu.pnghttps://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/20169698FtInTVRwNn.png

3. 訓練模型
一旦模型結構定義好,就可以使用三元組損失或對比損失來訓練模型。

A. TensorFlow 訓練
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/20169698yPcH1tGO4A.png

B. PyTorch 訓練
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20241015/20169698XWfoQltjSl.png

4. 模型評估與應用
訓練好模型後,你可以將其應用於實際的人臉識別任務中,通過測試集來評估模型的性能。測試時,將人臉圖像輸入到模型中,計算其嵌入,並根據歐幾里得距離來確定它們是否屬於同一個人。

5. 進一步優化
使用更深的卷積網絡(如 ResNet、InceptionNet)來提取更高級別的特徵。
使用大規模數據集來進行遷移學習,提升模型的泛化能力。
使用 Triplet Loss 來進一步提升模型性能。

6.心得
在嘗試的過程中一直遇到紅色的error,超級崩潰,胱找出錯誤就花了許多時間,由於到今天的最後都還沒完全debug,所以還沒有成果出來,但在其中真的學到很多東西,也算是一個很寶貴的體驗。


圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言