tf.classify(mobilenet, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0)

1. 该函数的作用是什么？用来干什么的？
2. min_scale、scale_mul是什么意思？
3. 该函数和卷积神经网络模型有什么关系？

教程38 给出口罩识别案例，但是怎么避免因 背景不同而导致识别率降低的问题？

@kidswong999 不是，只有在数据集中的人脸和口罩才能识别准确，不在数据集中的人脸和口罩识别就乱识别。如果一个不在数据集中的人进行识别，就会乱七八糟的识别。我试过了，采集三个人的数据，用来训练模型。让第四个人测试，结果就非常不准确

陌生人呢？怎么识别？陌生人的特征也会和数据库里面的人脸对比，返回一个相似度大的，你还是没办法判定就是陌生人啊？如果真是教程，我还会问嘛

具体要求：
比如A,B,C是某公司员工，D不是该公司员工，要求能正确识别A，B，C的身份，并且将D识别为陌生人

不是教程38，教程38只是模型中有哪些人，才能识别出这些人带口罩的情况。我的要求是任意一个人都可以识别出是否戴口罩

具体：

1. 在有数据集的情况下，如何训练出人脸口罩模型？在哪里训练？具体操作步骤是怎么样的？
2. 并非教程38，而是任意人在摄像头前面，都可以识别出该人是否戴口罩