24、计算机视觉应用：人脸识别与工业缺陷检测

计算机视觉应用：人脸识别与工业缺陷检测

1. 人脸识别系统开发

1.1 模型训练参数与执行

在进行人脸识别模型训练时，有几个重要的参数需要了解：
- weight_decay ：防止权重变得过大。
- max_nrof_epochs ：训练应运行的最大轮数。
- epoch_size ：每轮的批次数量。

在Colab中，点击“Run”按钮即可开始训练。训练所需的时间取决于训练规模和参数设置，可能需要数小时甚至数天。训练成功后，检查点会保存在之前配置的 --model_base_dir 目录中。

1.2 模型评估

在模型训练过程中，每轮和每批次的损失会打印到控制台，这有助于了解模型的学习情况。理想情况下，损失应该逐渐减小并稳定在一个接近零的较低值。此外，还可以使用TensorBoard评估模型性能，使用以下命令启动TensorBoard：

%tensorflow_version 2.x
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /content/logs/facenet

1.3 实时人脸识别系统组件

一个实时人脸识别系统需要以下三个重要组件：
- 人脸检测模型
- 分类模型
- 图像或视频源

1.4 人脸检测模型选择

可以使用自