안녕하세요, MoonLight입니다. ​ 오늘은 얼굴 인식 Model의 성능 측정에 많이 사용되는 LFW Dataset에 대해서 알아보도록 하겠습니다. ​ 최근에 얼굴 인식 관련 Model일을 하게 되면서 접하게 되었는데, 광범위하게 많이 사용되는 것 같아서 한 번 정리해 보려고 합니다. ​ ​ 0. 소개 2009년에 공개된 LFW Dataset은 Web상에서 총 5749명의 유명인에 대해서 취득된 13233장의 사진으로 구성되어 있습니다. 기존에 제약된 환경에서 촬영된 얼굴 사진 Dataset(FERET , MultiPIE)와 비교했을 때 상대적으로 일상생활에서 나타나는 조명이나 표정, 그리고 포즈변화 등 다양한 변화가 포함되어 있기 때문에 얼굴 인식 Model 성능 검증을 위해 널리 활용되고 있습니다..

Abstract Deep learning applies multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of feature extraction. Deep learning은 multiple processing layer를 적용하여 representations of data를 학습하고, 여러 단계의 feature extraction을 수행합니다. This emerging technique has reshaped the research landscape of face recognition (FR) since 2014, launched by the breakthroughs of DeepFace and DeepID. ..

0. Introduction 최근 Video Classification을 공부하는 도중 Two Stream 방식의 대표적인 Model을 사용해 보고자 마음 먹게되었습니다. 이번에 Review해 볼 Paper는 I3D 방식(Inflated 3D)을 제시한 것을 알아보도록 하겠습니다. 제목은 'Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset'이며 Link에서 확인 가능합니다. 실제 구현은 https://github.com/deepmind/kinetics-i3d에서 구할 수 있습니다. 1. The old ones 먼저 I3D가 나오기 전에 사용하던 방식들에 대해서 알아보기로 하겠습니다. 1.1. The old 1 : ConvNet + L..

1. Introduction video understanding에서 가장 중요한 작업 중 하나는 인간의 행동을 이해하는 것입니다. ( One of the most important tasks in video understanding is to understand human actions. ) 행동 분석, 비디오 검색, 인간-로봇 상호 작용, 게임 및 엔터테인먼트를 포함한 많은 실제 응용 프로그램이 있습니다. ( It has many real-world applications, including behavior analysis, video retrieval, human-robot interaction, gaming, and entertainment. ) 인간 행동 이해에는 인간 행동을 인식, 지역화 및 예..