[AIFFEL] 22.Apr.11, GD_Face_Detection

오늘의 학습 리스트

• Face Detection 관련 손실함수

  • 뭐 종류가 많다.
  • 대부분 feature vector로 인물의 얼굴 이미지를 최종 변환해서 vector들 간 유사도나 거리 등을 비교하는 것 같다.

• 서버로 이미지를 보내서 처리하는 방식은 네트워크 비용 + 서버 비용 + 인터넷 속도의 영향이 있다.

  • 이를 극복하기 위해 Edge Device에서 바로 이용하게 한다면?
  • 모델 자체가 가벼워야 하고,
  • 병렬 연산이 가능하게끔 코딩이 필요한데 Android, iOS용 해당 라이브러리를 사용하든지 해야 함

• (, [의 차이

  • () this is open bracket
    [] this is closed bracket
    (1,8) means domain have range is 1 to 8 but doesn't include 1 and 8
    While
    [1,8] means domain have range is 1 to 8 and includes 1 and 8

• Non-Max Suppression의 원리

  • 처음에 클래스별 confidence score가 높은 순으로 정렬하고, 그 값들을 토대로 쳐나가는 줄 알았다.(이러면 한 클래스에 여러 object가 검출이 안된다.)
  • 알고보니 confidnece score를 높은 순으로 정렬하되, 거기서 높은 순부터 1개씩 잡고, 그 bbox과 IoU가 일정 부분 겹치는 것들을 제거하는 것이었다.(이러면 한 클래스에 여러 object가 나올 수 있다)