Scalable Fine-grained Generated ImageClassification Based on Deep Metric Learning

• fake face를 구분 가능한 방법 제안.
• 새로운 형태의 이미지가 생겨도 대응 가능.

 

• Train stage에서 다양한 형태의 이미지를 이용해 학습
• Fine-tunning stage에서 triplet loss를 이용해서 new type of few images를 이용해 학습.

• Training
  • Center loss : to minimize the intra-class distance
  • The role of cross entropy loss is to maximize the distance between classes and thus improve the separability between classes
• Fine-tuning
  
  • 새로운 형태의 생성이미지에 대응하기 위해 fine tunning 수행.
  • triplet loss를 사용하는 이유는 new types of image 수가 적기 때문.
  • triplet loss can be used to minimize intra-class distance and maximize inter-class distance.
• 실험 결과