Как обучить CNN на наборе данных LFW?

Question

Я хочу тренировать распознавание лиц CNN с нуля. Я могу написать модель Keras Sequential (), следуя популярным архитектурам и копируя их сети.

Я буду sh использовать набор данных LFW, однако я не совсем понимаю техническую методологию. Нужно ли обрезать каждое лицо в плотно прилегающую коробку? Это кажется непрактичным, так как набор данных имеет 13000+ граней.

Наконец, я знаю, что это глупо, но все, что мне нужно сделать, это предварительно обработать изображения (конечно), тогда подойдет для модели к этим изображениям? Какова точная процедура?

Answer 1

Ваш вопрос очень открытый. Перед предварительной обработкой и подгонкой модели необходимо понять обнаружение объектов. Как только вы поймете, что такое обнаружение объектов, вы получите ответ на свой первый вопрос, требуется ли вам вручную обрезать каждые 13000 изображений. Ответ - нет. Однако вам придется нарисовать ограничивающие рамки вокруг лиц и назначить метки изображениям, если они отсутствуют в данных обучения.

Ваш второй вопрос очень расплывчатый. Что вы подразумеваете под точной процедурой? Это шаги, которые вам нужно сделать, или как сделать предварительную обработку и подгонку модели на python / или любом другом языке? В inte rnet имеется множество ссылок о том, как выполнять предварительную обработку и моделирование обучения для каждой конкретной c проблемы. Не существует универсальных шагов, которые можно применить к любой проблеме