Я хочу настроить существующий детектор лица OpenCV DNN на базу данных изображений лиц, которой я владею. У меня есть opencv_face_detector.pbtxt и opencv_face_detector_uint8.pb файлы тензорного потока, предоставленные OpenCV. Интересно, есть ли какой-нибудь способ приспособить модель к моим данным, основываясь на этих файлах? До сих пор мне так и не удалось найти какой-либо обучающий скрипт тензорного потока для этой модели в репозитории OpenCV git, и я только знаю, что данная модель является SSD с ре snet -10 в качестве основы. Я также не уверен, читая информацию о inte rnet, если я могу возобновить обучение из .pb файла. Известно ли вам о наличии каких-либо сценариев, определяющих модель, которые можно использовать для обучения? Достаточно ли будет pbtxt и pb файлов для продолжения обучения новым данным?
Кроме того, я заметил, что существует git содержащая caffe-версию этой модели https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd. Хотя я никогда раньше не работал с caffe, было бы возможно / проще использовать существующий вес (файлы caffe .pg и .pbtxt также доступны в github OpenCV) и подгонять модель к моему набору данных?