junecnol:

https://www.youtube.com/watch?v=-FfMVnwXrZ0&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=32

C4W4L01 What is face recognition

https://www.youtube.com/watch?v=96b_weTZb2w&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=33

C4W4L02 One Shot Learning

얼굴인식 알고리즘의 경우 한 사람의 이미지가 하나만 있거나 적은수의 이미지를 가지고 있고 부족한 데이터를 가지고 문제를 해결해야 한다. 

알고리즘 d 는 두 이미지 얼굴간의 차이점을 찾아내는 알고리즘이다. 결과값이 일정보다 크면 다른 사람으로 보고 일정값보다 작으면 같은 사람으로 본다. 

https://www.youtube.com/watch?v=6jfw8MuKwpI&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=34

C4W4L03 Siamese Network

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x1, x2 같은 알고리즘을 거쳐 나온 vector값 f(x1) , f(x2)값을 encoding of images라고 한다. x1, x2가 같은 사람인 경우 d()값은 작게 나와야 하며 , 다른 사람인 경우 크게 나와야 한다.

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https://www.youtube.com/watch?v=d2XB5-tuCWU&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=35

C4W4L04 Triplet loss

많은 수의 데이터가 없을때 보다 효과적인 loss function이 필요한 경우 사용한다.

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d 는 얼마나 두 이미지가 많은 차이점을 가지는지를 확인한다.

alpha를 좀더 두 그룹을 확연히 구분하기위해 사용되며 margin이라 부른다.

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https://www.youtube.com/watch?v=0NSLgoEtdnw&index=36&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF

C4W4L05 Face Verification

앞 강의의 triple loss를 대체 할수 있는 방법

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위의 사람은 회전문을 통해 들어오려는 새로운 사람이며 아래 사람은 기존 데이터베이스에 있는 사람이다. 두사람이 이용하는 알고리즘은 정확히 같다. 속도 개선을 위해 기존의 데이터베이스에 있는 사람의 계산값은 미리 계산해서 준비해 둔다. 

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같은 사람이라고 예측되면 1을 되돌리고 아닌 경우 0을 되돌린다. 


https://www.youtube.com/watch?v=R39tWYYKNcI&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=37

C4W4L006 What is neural style transfer?

이미지의 특성을 파악하고 이를 다른 이미지에 적용하는 기술을 neural style transfer라고 한다. 

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https://www.youtube.com/watch?v=ChoV5h7tw5A&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=38

C4W4L07 What are deep CNs learning?

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9 patched filter 하나가 하나의 layer unit의 기능을 수행한다.

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https://www.youtube.com/watch?v=xY-DMAJpIP4&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=39

C4W4L08 Cost Function


https://www.youtube.com/watch?v=b1I5X3UfEYI&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=40

C4W4L09 Content Cost Function

어느 위치인지는 모르겠지만 content cost를 계산하는 hidden layer L 을 만든다. 이 강의 에서는 기존의 network 를 이용한다. cost function안의 a는 vector이다.

아래 사항은 나중에 확인하기로 한다.

아래 사항은 나중에 확인하기로 한다.


https://www.youtube.com/watch?v=QgkLfjfGul8&index=41&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF

C4W4L10 Style Cost Function

https://www.youtube.com/watch?v=Cn8AtS-9Nwc&list=PLkDaE6sCZn6Gl29AoE31iwdVwSG-KnDzF&index=42

C4W4L11 1D and 3D Generalizations

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