프로젝트 시작

2달 동안 No-Reference Image Quality Assessment 모델을 활용한 Face mage Quality Assessment 프로젝트가 시작된다.

그동안 강사님들께서 다 짜놓은 코드로 단순히 돌려보고 결과를 확인하는 정도의 작업만 했는데, 이번 프로젝트에서는 처음보는 모델들을 공부하여 직접 돌려보고 수정하는 작업까지 진행된다.

pytorch는 거의 다뤄보지 못해 조금 어렵다.

data labelling의 소중함을 느끼는 중이다.

 

1. 목표

• AI 아바타를 만들기 위한 고화질 이미지 선별

2. 내용

• No-Reference Image Quality Assessment 모델을 사용하여 이미지의 quality를 측정
• 이미지의 전체적인 quality보다 이미지 안에 있는 사람의 얼굴 quality가 중요

3. 방법

• 다양한 모델을 활용하여 이미지 quality를 측정한다.
• predict를 잘하는 모델을 선별한 후 사람의 얼굴만 crop한 이미지를 test data로 이용
• test data의 결과를 확인 후 모델 수정 및 변경