딥러닝프로젝트 (12) 썸네일형 리스트형 DeepFace 논문 간단 리뷰:Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verificat What? ·주어진 이미지로부터 사람을 식별할 수 있는 CNN 구조를 묘사하는 논문이다. How? 인풋은 사람의 얼굴이다.(이미지에서 얼굴을 추출하는것이 아니다. 이미 다른 방법에 의해 얼굴은 추출되어 있는것 ) 우선 CNN 구조에 사진을 넣기 전에 2D alignment 와 3D alignment를 거쳐서 사진이 정면을 바라 보도록 해주고 (h)와 같이 새로운 측면에서의 데이터를 얻게 해준다. Alignment pipeline. (a) The detected face, with 6 initial fiducial points. (b) The induced 2D-aligned crop. (c) 67 fiducial points on the 2D-aligned crop with their correspond.. 샴네트워크 , 삼중항 손실 발표 준비를 하면서 샴 네트워크와 삼중항 손실에 대해서 다 같이 학습하면 좋을것 같아서 중요한 개념만 정리해보았고 라이브러리를 통해서 실습도 진행하였습니다. 샴 네트워크(Siamese Network) 샴 네트워크 구조 샴 네트워크는 무엇일까? 두 개의 입력에 대해 독립적으로 두 개의 합성곱 신경망을 실행한 뒤 비교하는 아이디어이다. 샴 네트워크 구조를 간단히 설명하자면 기존의 컨볼루션 네트워크를 통해서 피처맵을 뽑아낸다. 두개의 이미지에서 피처맵을 뽑아낸 이후에 거리를 계산해 본다. 거리가 작다면 두사람이 비슷하다는것이고 거리가 크다면 두 사람이 다른 사람이라는것이다. 거리는 두 벡터 사이의 노름으로 정의함 두 네트워크에 두 사진을 입력으로 넣고 합성곱 신경망으로 인코딩을 시킨다. 만약에 두 사람이 비슷.. 출석체크 프로젝트 스터디 진행 2020년 3월 4일 DMC 탐탐 출석관리팀:김정민,박승재,최웅준,최영환,한준희 ※한국항공대학교 KAU_DEEPERENT에서 활동한 내용을 개인블로그에 올린 게시물입니다. 프로젝트 구체적인 주제 구성도 휴대폰 카메라를 통해서 인식한 사진을 기존에 저장되어 있던 DB와 비교하여 출석을 확인한다. 출석결과는 출석부로 보내진다. 결과는 웹(사이트)를 통해서 보내진다. 새로운 인물이 동아리에 참석하거나 인식이 올바르지 않을 때는 데이터를 보충하고 학습을 다시 시켜서 시스템을 유지 보수 가능한 모델을 구현하는 것이 목표이다. 위쪽에 보이는 사진은 개략적인 구성도이다. 카메라, 웹서버, 데이터 서버로 나뉘어져 있다. 시스템 동작을 보여주는 다이어그램 Face database에서는 입력이 제공만 된다. .. 악플 처리 시스템 아이디어 제안:2020년 3월 23일 ※블로그를 요새 시작해서 이제서야 올리게 됩니다. 작년 10월 도가 지나친 악플에 시달리다 연예인 설리(최진리)씨가 자살했습니다.  요새 유튜브나 인스타 댓글을 보면 도를 넘는 댓글이 많이 보입니다. 댓글들을 검사해서 도를 넘는 댓글들은 제제를 할 필요가 있습니다. 하지만, 모든 댓글들을 사람이 일일이 검사하는 것은 불가능 합니다. 사람이 아니라 컴퓨터에게 이를 시키면 안될까요? 머신러닝의 자연어 처리(NLP)알고리즘을 통해서 욕설인지 아닌지를 구별해냅니다. 전체 댓글이 아닌 필터링 되서 발견된 욕설들을 사람이 확인하게 하면 비용면에서 상당히 절감 될것입니다. ※2020년 5월27일날 Tensorflow KR 페이스북 커뮤니티에 warnick chow님이 편견,모욕.. 이전 1 2 다음
