ML1 FaceNet 논문 리뷰 개요이 논문에서는 face verification, recognition, clustering을 위한 통합된 시스템을 제안하고 있다. 간단히 말해서 Deep convolutional network을 통해 Euclidean embedding을 학습하여 Euclidean distance를 통해 사람의 얼굴을 구분하는 아이디어이다. 여기서 말하는 embedding은 triplet loss를 통해서 훈련된다. 즉, 이 논문에서 제안하는 핵심 개념은 embedding이 아니라 triplet loss인 것이다. Triplet LossFaceNet 모델은 triplet loss를 통해서 128차원 embedding을 직접 훈련시키고 이 embedding의 distance를 통해서 얼굴 identifying을 수행하.. 2022. 9. 5. 이전 1 다음
