일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- C언어 공부
- pytorch
- 모두의 딥러닝 예제
- 딥러닝 스터디
- matlab 영상처리
- 모두의 딥러닝
- c++
- Pytorch Lecture
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- 해리스 코너 검출
- c언어 정리
- 딥러닝 공부
- 파이토치 강의 정리
- 딥러닝
- 팀프로젝트
- MFC 프로그래밍
- 파이토치
- TensorFlow
- c++공부
- 가우시안 필터링
- 김성훈 교수님 PyTorch
- 케라스 정리
- c언어
- tensorflow 예제
- 미디언 필터링
- 영상처리
- 컴퓨터 비전
- object detection
- 골빈해커
- pytorch zero to all
- Today
- Total
ComputerVision Jack
Public Dataset (VGG Face) 본문
www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/vgg_face/
저번 WIDER Face Dataset에 이어 소개할 Face Dataset은 VGG Face입니다.
제가 현재 Face Detection과 관련된 Task를 진행하고 있어 public dataset을 자주 찾아보고 있으며, public dataset으로 모델을 pretrain 시키기도 합니다.
우선 해당 사이트로 가서 Dataset을 다운로드하면
이렇게 파일들이 되어있습니다. 하지만 막상 files 폴더에 들어가면 해당 데이터는 없습니다. 대신 데이터를 가져올 수 있는 URL 파일을 제공합니다. 이제 URL을 통해 VGG Face Dataset을 가져오겠습니다.
우선 URL을 통해 데이터를 가져와야하기 때문에 Socket을 사용하고, urlib.request를 사용해야합니다.
위 해당 코드를 사용하시면 URL을 통해 데이터를 가져오고 해당 JPG 파일과 Annotation이 적혀있는 txt파일을 만들어 줍니다.
마찬가지로 bounding box 정보가 필요하기 때문에 해당 image에서 Face bbox에 대한 cx, cy, w, h의 정보를 가져왔습니다.
코드를 돌리게 된다면 위에 보이는 화면처럼 생성되는 것을 확인할 수 있습니다.
앞에서 제시한 WIDER Face 및 VGG Face Data를 이용하여 저는 pretrain 모델을 제작하고, 해당 학습된 모델에 대해 Task에 적합한 데이터셋을 사용하여 모델을 재학습 시켰습니다. 그 결과 초기 Loss 값도 낮게 시작하며 scale에 좀더 강인한 모델을 얻을 수 있었습니다.
'Computer Vision > Public Data' 카테고리의 다른 글
Public Dataset (COCO) (0) | 2021.06.14 |
---|---|
Public Dataset (Wider Face) (0) | 2021.05.03 |