tensorflow - 使用 ML.NET/TensorFlow 进行人员再殖民

Question

我是机器学习新手。我有一个 Person 表，其中包含，

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               User
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UserId | UserName | UserPicturePath
1      |   MyName | MyName.jpeg

现在我的数据库中有数千万个人。我想训练我的模型通过以字节为单位提供图像(png/jpeg/tiff)来预测 UserId 。因此，输入将是图像，我正在查找的输出是UserId。目前我正在 ML.NET 中寻找解决方案，但我愿意切换到 TensorFlow。

Answer 1

嗯，这只不过是一个映射问题，特别是 ID 到脸部的映射问题，而神经网络在这方面比其他任何事情都更擅长。

正如您现在所了解的，您可以使用tensorflow、pytorch 或任何具有相同用途的库来完成此操作。

但是如果您想使用 tensorflow ，请继续阅读末尾的现成代码。通过迁移学习来完成任务最简单，即通过加载一些预训练的模型，卡住除最后一层之外的所有层，然后训练网络为给定的面部图像生成潜在的一维向量。然后你可以将这个向量保存到数据库中并将其映射到一个 id 中。

然后，每当有新图像并且您想要预测该图像的 id 时，您可以通过网络运行您的图像，获取矢量并计算与数据库中矢量的余弦相似度。如果相似度高于某个阈值并且是其他相似度中最高的，则您已找到您的 ID。

有很多方法可以解决这个问题。当然，您必须预处理数据，并同时对其进行扩充，但如果您想要一些现成的代码来使用，请查看 Andrew NG 和他的团队提供的这个著名的快乐之家教程:

https://github.com/gemaatienza/Deep-Learning-Coursera/blob/master/4.%20Convolutional%20Neural%20Networks/Keras%20-%20Tutorial%20-%20Happy%20House%20v2.ipynb

这应该可以满足您的需求。

希望对你有帮助!