基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1:环境配置

  1. 安装依赖库

    • 安装Python 3.x
    • 安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库
  2. 获取数据集

    • 收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)
    • 将图像按用户分类存放在data/train/user1user2等文件夹中

步骤2:训练YOLO模型

  1. 配置YOLO数据集

    • 创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签
      train: ./data/train/images/
      val: ./data/val/images/
      names:
        0: face
  2. 使用预训练的YOLO权重(推荐):

    • 如果是新任务,可以在ImageNet或其他数据集上微调模型
  3. 运行训练脚本

    python train.py data=data.yaml model=yolov5s.yaml epochs=100 ba
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

reset2021

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值