"FaceNet"의 두 판 사이의 차이
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- 3개의 이미지를 입력으로 받음. 2개는 같은 얼굴, 하나는 다른 얼굴. | - 3개의 이미지를 입력으로 받음. 2개는 같은 얼굴, 하나는 다른 얼굴. | ||
| − | * 거리는 | + | * 거리는 [https://en.wikipedia.org/wiki/Large_margin_nearest_neighbor LMNN](large margin nearest neighbor, ref.[http://jmlr.csail.mit.edu/papers/volume10/weinberger09a/weinberger09a.pdf 2009 paper])로. |
** [https://en.wikipedia.org/wiki/Semidefinite_programming Semidefinit programming]이용한 거라는데 뭔가 디게 복잡해보인다. #TODO | ** [https://en.wikipedia.org/wiki/Semidefinite_programming Semidefinit programming]이용한 거라는데 뭔가 디게 복잡해보인다. #TODO | ||
** Mahalanobis distance matrix배우는 과정으로 대강 이해. | ** Mahalanobis distance matrix배우는 과정으로 대강 이해. | ||
2017년 5월 22일 (월) 18:59 판
FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
- CVPR2015
- http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/app/1A_089.pdf
- 128 byte feature를 뽑아낸다. 이걸로 verification(같은 얼굴이냐)하거나 recognition(누구냐)하든 clustering(비슷한 얼굴끼리 묶음)하든 마음대로.
- 3개의 이미지를 입력으로 받음. 2개는 같은 얼굴, 하나는 다른 얼굴.
- 거리는 LMNN(large margin nearest neighbor, ref.2009 paper)로.
- Semidefinit programming이용한 거라는데 뭔가 디게 복잡해보인다. #TODO
- Mahalanobis distance matrix배우는 과정으로 대강 이해.