lfw (3) 썸네일형 리스트형 Face Recognition - ArcFace (2) 지난 포스트 [Machine Learning/기타] - Face Recognition - ArcFace (1) Experiments Implementation details ArcFace 저자들은 Table 1에 나와있는 다양한 얼굴 인식 데이터셋에 굉장히 빡세게 실험을 수행했습니다. CASIA, VGGFace2, MS1MV2, DeepGline-Face 데이터셋을 훈련 데이터셋으로 사용했습니다. (MS1MV2 는 MS-Celeb-1M 데이터셋을 자체적으로 정제한 버젼입니다.) SphereFace, CosFace 에서 LFW, YTF, MegaFace 데이터셋에 대해서만 실험을 수행한 것과 달리 기존의 LFW, YTF 에다가 나이 / 포즈에 따른 CPLFW, CALFW 데이터셋에 대해서도 테스트를 수행하.. Face Recognition - CosFace (2) 지난 포스트 [Machine Learning/기타] - Face Recognition - CosFace (1) Theoretical analysis for LMCL Discriminative feature 학습을 위한 cosine 마진 $m$의 최적값을 무엇일까요? 먼저 $m$을 가함으로써 얻는 decision boundary 의 변화를 알아보겠습니다. 이진 분류의 경우에 $W_i, x$는 정규화되고 $\theta_i$는 $W_i, x$와의 각도라 할때, NSL의 decision boundary 는 $cos(\theta_1)-cos(\theta_2)=0$ 이 됩니다. 즉, $W_1, W_2$의 중간 지점이 되는데요, 지난 포스트에서도 언급했듯이 마진이 아예 존재하지 않으므로 중간 지점에 존재하는 $x$에.. Face Recognition - SphereFace (2) 지난 포스트 [Machine Learning/기타] - Face Recognition - SphereFace (1) Experiments Experimental settings 얼굴 인식의 테스트는 입력 얼굴 이미지가 바로 모델에 들어가지는 않습니다. 입력 이미지 상에서 1) 얼굴을 검출해야하며 (face detection), 2) 얼굴에서 feature 를 검출해서 정면으로 돌리는 과정이 (face alignment) 얼굴 인식 모델에 들어가기 전에 필수적인 전처리로 수행되어야 합니다. SphereFace 과 같은 얼굴 인식 알고리즘은 인식 성능 자체를 테스트하기 때문에 face alignment 부분을 보통 MTCNN 으로 대체하고 RGB 이미지를 정규화해서 사용합니다. SphereFace 의 훈련 .. 이전 1 다음
