原文:facenet模型训练

做下记录,脚本如下: 备注: 使用还是挺简单的,就是要注意下模型训练的参数设置问题: 图片太少的时候容易报错,代码里面有公式可以自己看看怎么设置合理 每个人放一个文件夹,一人多图,命名规则参照官方的例子 素材越多训练出来的模型准确度越高,即使有素材,分类也是挺麻烦的 转载请注明博客出处:http: www.cnblogs.com cjh notes ...

2019-04-09 21:06 0 1290 推荐指数:

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FaceNet

triplet损失函数,使得模型的学习能力更高效。 部分结果展示: 而这篇文章中他们提出了一个方法系统叫 ...

Mon Dec 24 21:22:00 CST 2018 0 7265
训练模型:交叉验证

一.基本概述 用交叉验证的目的是为了得到可靠稳定的模型。 消除测试集与训练集选择的不好,导致训练模型不好。 二.k折交叉验证 K折交叉验证,初始采样分割成K个子样本,一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据,其他K-1个样本用来训练。交叉验证重复K次,每个子样本验证一次,平均K次 ...

Sun Jun 24 00:40:00 CST 2018 0 1027
ELM网络训练模型

:在ELM中先将训练样本导入,然后根据随机设置的输入层与隐层的权值Wi以及阈值Bi,然后再测试的时候不改变训练时候自动产生的Wi以及Bi,进行测试在于自己的结果进行比对从而得到测试误差。同样的在训练的时候也是如此来得到训练误差 训练模型如下: m为输入层神经元个数,M为隐层神经元 ...

Thu Nov 16 18:42:00 CST 2017 0 1515
训练模型和衡量模型的好坏

如果你看了前面几篇博客,我们说了决策树,说了adaboost,这次我们说下模型训练和衡量模型的好坏 其实我们已经训练模型了,例如决策树的生成时模型训练,adaboost的实现也是模型训练的过程,所以我们已经训练了好几个模型,只是那个具体的模型,并且我们没有把模型保存下来 可能觉得 ...

Tue Oct 18 05:02:00 CST 2016 0 2241
fcn模型训练及测试

下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision. ...

Sat Oct 07 18:09:00 CST 2017 0 1698
如何用 GPU 训练模型

包括两步: 1)Convert parameters and buffers of all modules to CUDA Tensor. 2)Send the inputs and targets at every step to the GPU. 注意:模型和数据要迁移 ...

Fri Dec 11 04:00:00 CST 2020 0 1292
 
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