jinling1906 2022-11-19 22:03 采纳率: 33.3%
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pytorch下基于卷积神经网络实现图像验证

在某些特定场景下判断图片中的人脸是否为同一人。这些人脸图片分属于不同的人物对象,已经进行了人脸区域裁剪,且裁剪至正方形(图像的H=W), 但是图片并没有进行统一的resize缩放操作,而是保留了原图尺寸,即图片的尺寸各不相同,可以按照自身的需要进行缩放操作。
训练集将会给定若干对人脸样本,人脸样本可能是正脸、侧脸,人脸样本可能会加扰动,同时给出标签(是否为同一人脸)。测试集给出任意若干对人脸样本,需要选手判断每对人脸样本中的两例人脸样本是否为同一人,预测是同一人的概率。

解答思路和尝试过的方法
使用卷积神经网络模型AlexNet来对数据集进行训练,不过此问题的数据结构和我以往见过的都不一个,所以在怎么把数据集和标签送进模型训练,我在这儿转不过弯,那位可以帮忙指点一下。非常感谢。

想要达到的结果

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  • CuddleSabe 2022-11-20 11:44
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    将你选取的模型的后面的分类层去掉,即只使用前面的卷积层来做特征提取。在分别得到两张图片的特征后,将两个特征进行concat或者相加,再送入一个二分类模型。关于如何去掉分类层和冻结参数微调可以参考我的一篇文章:https://blog.csdn.net/qq_15534667/article/details/127942802?spm=1001.2014.3001.5502

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