我们如何在训练后的人脸识别模型（inception / resnet / vgg）中添加新人脸而不重新训练完整模型？

Question

是否可以将新的人脸特征添加到经过训练的人脸识别模型中，而不用以前的人脸重新训练它？

当前正在使用Facenet架构，

Answer 1

基本上，根据机器学习模型背后的数学理论，您基本上只需要使用此新数据进行另一次火车迭代...

但是，在实践中，这些模型（尤其是复杂的模型）依赖于多次迭代来进行训练以及各种减轻痛苦和减少鼻子的技术

一种好的方法是从以前的状态中训练模型，并在其中进行几次迭代，然后将包含新数据的数据的子集

Answer 2

看看暹罗神经网络。

实际上，如果您使用这种方法，则不需要重新训练模型。

基本上，您训练模型以生成嵌入（向量），该嵌入将相似的图像映射到附近，将不同的图像映射到远处。

训练好该模型后，添加新面孔时，该面孔将与其他人相距较远，但与同一个人的样本相近。