23、面部识别与目标检测技术详解

面部识别与目标检测技术详解

1. 基于特定任务权重的迁移学习提升面部识别效果

在面部识别领域，使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行迁移学习是一种常见且有效的方法。ResNet50 以 ImageNet 权重初始化时，在特征提取方面表现不错，但它并非专门针对面部图像进行训练。

2017 年，牛津大学视觉几何组的研究人员发表了关于“VGGFace2”的论文。他们构建了包含数百万张面部图像的数据集，并使用该数据集训练了两种 ResNet50 变体，还公布了权重。这些权重被封装在名为 Keras - vggface 的 Python 库中，其中的 VGGFace 类封装了与 TensorFlow 兼容的 ResNet50 权重。

操作步骤如下：
1. 安装 Keras - vggface 库，创建一个不包含分类层的 VGGFace 实例，初始化权重并将模型保存为 vggface.h5 文件。

# 下载 vggface.h5 文件并放入 notebooks 的 Data 子目录
from tensorflow.keras.models import load_model
base_model = load_model('Data/vggface.h5')
base_model.trainable = False

2. 创建基于 ResNet50 的 VGGFace 实例，并添加自定义分类层。

from tensorflow.keras.m