triple_loss (1) 썸네일형 리스트형 Mnist를 이용한 face_verification 기존의목표 이미지 데이터를 배치 데이터로 semi triplet hard 방식으로 학습을 시키는 것이 목표엿습니다. 그러기 위해선, 사람의 얼굴을 개인별로 라벨링을 해줘야할 필요가 있습니다. 하지만, 최소 3~4천장의 얼굴을 라벨링하고 사람마다 20장 정도를 구성해야 필요가 있습니다. 시간적 , 비용적 한계에 부딪혓습니다. 따라서, 이미지 데이터 특성상 Fine_Tuning의 효과가 크므로 , Pre_trained 모델을 찾아보고자 했습니다. 결국 , 사용할 수 있는 모델을 찾지 못했습니다. 여기서, 한가지 떠올렸습니다. 우리가 하고자 하는것은 유사도 함수를 통하여 Clustering을 하는것. 어떤 이미지 데이터를 써도 상관 없을것. Mnist 데이터를 input으로 줘서 유사도 함수를 학습하면 어떨까.. 이전 1 다음
