앞으로 과제에 필요한 부분들을 분석할 내용을 조금씩 정리할 예정이다! 내가 볼려고 ^_^
Triplet loss와 Quadruplet loss를 이용하여 실제 feature extraction neural net을 학습하기 위해서는 실제 data를 load하여 triplet (x_i,x_pos,x_neg)로 batch를 구성하기 위한 Data Loader가 필요하다.
Dataset 클래스와 DataLoader 클래스
WICWIU_src > Dataset.hpp
Dataset 클래스: dataset으로부터 sample data를 읽어오며, dataset 중 특정 index의 sample을 제공하는 GetData(int idx) 함수를 제공한다.
WICWIU_src > DataLoader.hpp
DataLoader 클래스: dataset 클래스의 기능을 이용하여 각 기준 sample들에 대한 양성/음성 sample을 로드해 배치를 구성한다.
(--> 이것 전에 각 기준 샘플에 대한 positive/negative/other_negative을 선택해야 한다.)
선택 알고리즘
양성 샘플: 각 block 안에서 anchor와 거리가 가장 먼 동일 클래스 샘플
음성 샘플: 각 block 안에서 anchor와 거리가 가장 가까운 타 클래스 샘플
음 난 바본가
𝑯𝒐𝒏𝒆𝒔𝒕𝒚 𝑰𝒏𝒕𝒆𝒈𝒓𝒊𝒕𝒚 𝑬𝒙𝒄𝒆𝒍𝒍𝒆𝒏𝒄𝒆