출석관리팀 프로젝트 마무리

원래 목표

https://kau-deeperent.tistory.com/46?category=845009

딥러닝을 이용한 출석관리 계획

프로젝트의  세부 일정과 각 주의 목표

첫 주차 목표: 특징 추출을 통해서 얼굴의 각 부분을 인식

2주 차 목표: 학습한 모델을 가지고 해당 인물을 인식

3주 차 목표: DB 구성
4주 차 목표: 웹 서버 구성
5주 차 목표: 웹을 통한 카메라 제어

6주 차 목표: 테스트 및 보수

 

<중간과정>

https://kau-deeperent.tistory.com/category/3.5%EA%B8%B0%28200104~%29/%EC%B6%9C%EC%84%9D%EC%B2%B4%ED%81%AC%20%ED%8C%80?page=2

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<준비과정>

기본 모델 구성을 위한 논문 리뷰 3편

API, 코랩, tensor flow 등등 기본 모델 구성 관련 실습 3건

네트워크 구성관련 실습 4건 등등

 

<결과물>

샴 네트워크를 구현하고 회원들 사진을 이용해 디택팅해보는 선에서 마무리하였습니다.

https://kau-deeperent.tistory.com/80?category=845009

[출석관리팀] 샴 네트워크 데이터셋 구성

 

코멘트

<김정민>

facenet을 사용할지 샴 네트워크를 사용할지 고민을 많이 해봤지만

데이터셋 구성이 쉽고 학습시키기 쉬운 샴 네트워크를 사용하기로 결정했습니다.

코랩을 이용해서 학습까지는 무난하게 완료시켰고 유의미한 결과를 보였습니다.

하지만 당초 목표했던 네트워크에서 구현하거나 애플리케이션으로 구현하는 작업은 완료하지 못했습니다.

네트워크에 구현한다는 것 자체가 동아리 활동에서 의도하는 바와는 거리가 멀었습니다. 

핵심적인 것을 보지 못하고 이것저것 시도해보다가 잘 안된 것 같습니다.

 

학기가 시작하면서 다들 바빠지기 시작했고 원래 계획했던 결과물보다 아쉬운 결과를 냈습니다.

프로젝트를 하면서 계속 느낀 것이지만 코딩에 대한 부분이 많이 부족한 것 같고 

이론적으로도 많이 부족했던 것 같습니다. 방학에는 코딩과 선형대수학과 확률론 등을 공부해보면 좋을 것 같습니다.

 

<최웅준>

얼굴인식을 처음해봐서 멀 해야할지 몰라서 계획을  체계적으로 못세운게 아쉽네요.

그리고 배포와 코드짜는것은 완전히 다른문제라는걸 알게 되었습니다.

 

<박승재>

좀 더 파트를 다양하게 나눠서 프로젝트를 진행했다면 좋을 것같지만 딥러닝 동아리로써 다른 부수적인 파트가 더 많아지게 되는 상황이 아쉽습니다. 백엔드와 프론트엔드의 스케일을 잘 잡아야한다는 것을 깨달았습니다.

 

<한준희>

코딩과 이론에 대한 지식이 부족해서 도움이 많이 되지 못한게 가장 아쉬웠습니다. 초기 목표가 생각했던 것보다 많이 어려워서 중간에 갈피를 잘 못잡았던게 아쉽기도 했고요. 동아리 취지에 맞게 실현 가능한 중간목표를 잡고 진행했어도 좋았겠다는 생각이 들었습니다. 그래도 헤메면서 접한 여러 논문들과 새롭게 알게 된 흥미로운 사실들이 나중에 분명 도움이 되지  않을까 합니다. 다들 고생많으셨습니다!

 

<최영환>

즐거웠습니다.