Neural network 基于深度学习的人脸识别（暹罗体系结构）

我想使用预先训练好的模型进行人脸识别。我尝试使用暹罗建筑，它需要一些图像。你能给我一些经过训练的模型，我可以为暹罗建筑做些改变吗？如何更改网络模型，我可以放置两个图像以找到它们的相似性（我不想根据教程创建图像）？我只想把这个系统用于实时应用。您有什么建议吗？

我想您可以使用中描述的作为实验的分层点

至于暹罗网络，您试图获得的是从人脸图像到高维向量空间的映射，其中点之间的距离反映了人脸之间的相似性。
要做到这一点，您只需要一个网络，该网络将人脸作为输入，并生成高亮度矢量作为输出。
但是，要使用暹罗方法训练这个单一网络，您需要复制它：创建同一网络的两个实例（您需要显式链接两个副本的权重）。在培训期间，您将向网络提供成对的面：每个副本一对，然后两个副本顶部的单个损耗层可以比较表示两个面的高维向量，并根据与这对面关联的“相同/不相同”标签计算损耗。
因此，您只需要重复进行培训。在测试时（

'deploy'

），您将拥有一个单一的网络，为您提供具有语义意义的高维面表示

有关暹罗建筑和损失的更多信息，请参见

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另一方面，您可能需要考虑描述的方法。这种方法比图像对上的成对丢失更有效，更容易实现