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我正在尝试创建一个能够在 lfw 数据集上评估模型的脚本。作为一个过程，我正在读取一对图像（使用 LFW 注释列表），跟踪和裁剪人脸，对齐并通过预训练的 facenet 模型（.pb 使用 tensorflow）并提取特征。特征向量大小 = (1,128)，输入图像为 (160,160)。

为了评估验证任务，我使用了连体架构。也就是说，我从两个相同的模型（[2 x facenet] 传递一对图像（相同或不同的人），这相当于从单个网络传递一批大小为 2 的图像）并计算欧几里得距离嵌入。最后，我正在训练一个线性 SVM 分类器，以在嵌入距离较小时提取 0，否则使用对标签提取 1。通过这种方式，我试图学习测试时要使用的阈值。

使用这种架构，我的得分最高为 60%。另一方面，在其他模型（例如 vgg-face）上使用相同的架构，其中的特征是 4096 [fc7:0]（不是嵌入），我得到了 90%。我绝对无法复制我在网上看到的分数（99.x%），但是使用嵌入的分数非常低。一般管道有问题吗？如何评估嵌入以进行验证？

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您可以使用相似性搜索引擎。使用近似的 kNN 搜索库（例如 Faiss 或 Nmslib）、云就绪的相似性搜索开源工具（例如 Milvus）或生产就绪的托管服务（例如 Pinecone.io）。

于 2021-05-24T10:49:01.597 回答
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没关系，方法是正确的，在线可用的 facenet 模型训练不佳，这就是得分不佳的原因。由于该模型是在另一个数据集上训练的，而不是论文中描述的原始数据集（显然），因此验证分数将低于预期。但是，如果您将恒定阈值设置为所需值，您可能会增加真阳性，但会牺牲 f1 分数。

于 2018-02-01T15:21:24.767 回答