[출석관리팀] 샴 네트워크 데이터셋 구성

작성자:김정민

 

FACENET을 사용할지 샴 네트워크를 사용할지 고민을 하다가 

적은 데이터로도 학습이 가능하고 비교적 간단한 샴 네트워크를 사용하기로 했습니다.

 

동아리 회원들의 사진으로 테스트 데이터셋을 구성하여 성능을 테스트해본 결과 

유의미한 결과를 얻어 낼 수 있었습니다.

 

회원들의 사진을 받고 코드를 좀 더 수정해서 모델을 완성시킬 수 있을것 같습니다.

 

하지만 출석관리팀에서 배포까지 할 수 있을지 의문 입니다. 

배포까지 하기에는 코딩이나 기초적인 실력이 부족한것 같기도 해서 배포는 고려 중 입니다.

 

개인적인 생각으로는 배포는 포기하고 코딩이나 선형대수학 통계론등을 학습하는

팀을 만들어서 1학기를 진행해보고 싶은 마음이 있습니다.

 

세부코드는 이전 글

https://metar.tistory.com/30?category=846945

코랩을 이용한 샴 네트워크 구현

트레이닝 데이터셋 구성

40명의 인물사진 폴더가 있다.

한명당 10개의 사진으로 적은 데이터로도 학습이 가능하다.

임의로 추출한 학습용 사진

테스트 데이터셋 구성

회원 3명의 사진을 10장씩 구성

노트북 웹캠을 통해 추출한 사진 10장

학습 완료(학습 완료 후에 테스트 데이터셋을 변경하여도 상관 없음) --> 트레이닝 된 모델을 계속해서 사용해도 된다는 것 

타 인물일 경우 거리가 1을 0.9이상을 넘어감

https://colab.research.google.com/drive/1Gab7-QPadLHtVWnpGrnQksMiuY48TLmY

Google Colaboratory