Модель Retrain Tensorflow на ходу

Question

Я пытаюсь создать приложение, которое фиксирует канал одной камеры, обнаруживает лица в канале, затем делает их снимки и добавляет их в базу данных изображений. Одновременно будет получен другой канал камеры, и другая нейронная сеть будет сравнивать лица во втором канале камеры с изображениями лиц в базе данных, а затем отобразит имя человека. В идеале новые изображения лица должны быть загружены в модель нейронной сети без ее полной переобучения.

Сейчас я пытаюсь добиться этого с помощью TensorFlow и OpenCV.

Будет ли динамическая нейронная сетьвозможно с TensorFlow?

Answer 1

Что касается второго шага (получение имени человека), я не думаю, что вам понадобится переподготовка для этого.

Вы можете использовать Convolutional LSTM или аналогичный nn. входная форма может быть (None,image_dimension_x,y,3) (3 - цветовой канал для RGB)

, где None будет текущим общим количеством изображений в базе данных. Он передает все изображения в базе данных в nn и возвращает число в качестве индекса.

Или, в качестве альтернативы, вы можете использовать обычную свертку (без None) и заставить его выводить уверенность, которую он имеет для каждого изображенияв базе данных, чтобы быть человеком на камеру прямо сейчас. Затем выберите человека с самой высокой степенью уверенности.

Я бы сказал, что второе легче и, вероятно, лучше, это мое предложение в любом случае.

Надеюсь, это поможет:)