# face_recognition

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Center loss

한줄요약 : 더욱 Discriminative 하기 위해 아래와 같이 하겠다. 수식은 아래와 같다. m = minibatch, cyi = yi번째 class의 center, xi = i번째 feature mini-batch 내에서 center를 정한 다음, clas

2022년 2월 17일
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L-softmax, A-softmax

기존 softmax는 학습은 class를 대표하는 w들을 잘 representation 되게 학습하는 것임.잘 training 됐다면 아래와 같이data와 각이 가까운 w들이 나오게 됨.위의 그림을 본다면 class data에 각 편차를 최대한 줄인 w1, w2가 나온

2022년 2월 15일
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triplet loss

한줄요약 : positive는 가깝게, negative는 멀리 학습triplet loss 는 anchor를 positive와 negative input과 비교하는 loss function이다.anchor - positive의 거리는 최소화 되야하며, anchor - n

2022년 2월 15일
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Python, OpenCV 얼굴인식

1. 설치패키지 참조 Link: - face_recognition - dlib 2. 코드 작성

2021년 3월 29일
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#0 face_clustering 프로젝트 - 시작, 환경 구성

# 계기 오랜만에 코로나로 인해서 밖에 활동을 못하고 있습니다. 한동안 춤에만 몰두하느라 (~~그게 근 4년 여러분 춤이 이렇게 무섭습니다~~) 그래서 잊혀졌던 것들 중에 해보고 싶었던 것들을 대충 둘러보다가 `face_clustering`관련된 글을 어쩌다가보게되었고

2020년 2월 29일
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