如何训练识别两个物体的模型？

Question

我有两个单独的模型，一个用于面具识别，另一个用于面部识别。现在的问题是，如何结合这两个模型，以使其能够作为一个单一模型统一执行：-

1. 识别一个人是否戴着口罩
2. 除了不戴口罩的警告之外，同时识别该人是否戴着口罩。

我有什么可能解决这个问题！

Answer 1

您不必同时结合这两种模型并对其进行训练，而不必分别进行训练。在首先训练模型后，您必须与遮罩检测模型一起检查检测到遮罩的概率/置信度分数是多少，如果概率很低，例如40％-45％，则必须使用识别模型的其他模型人。

Answer 2

可能性1：独立模型

通过IAmParadox添加到解决方案中，您可以分别训练模型。需要注意的重要一点是，在训练人脸识别模型时，输入集应仅包含没有遮罩的图像。这是因为我们在测试期间仅提供没有遮罩的图像。在测试期间，对于蒙版识别模型，您可以设置阈值（以获取0/1），以决定是否也必须将输入传递给面部识别模型。

可能性2：使用共享层

（由于更好的效率和优化，我更倾向于使用此管道，因为它也可以帮助模型更快地训练。） 您可以从这两种中间表示形式中获得两个模型共有的最初几个转换层，然后有2个分支（分别用于遮罩识别和一个用于面部识别）。因此，您将有一个模型同时执行两个任务，其中输入是图像，输出是两个分支的级联输出。这将节省大量的计算量。这两个任务在较低层中都具有相似的功能。