[CODE]Convolutional relation network for facial expression recognition in the wild with few-shot learningn

Convolutional relation network for facial expression recognition in the wild with few-shot learning

- CRN -

논문원본😙

오늘은 얼굴 이미지 데이터를 few-shot 학습기법으로 학습하여 얼굴데이터셋에 적절한 loss function을 고안한 논문의 코드를 구현해 보았다.

DAP 로 쿼리 이미지들의 feature 값을 pooling 해준 값으로 모든 로스를 계산한다.

1. 첫번째 로스는(loss_d) JS-Divergence 를 이용해서 feature embedding 에서 뽑은 값으로 query batch 와 DAP를 계산해준 sample batch(support) 간의 mse loss 를 구해준 후

2. 두번째 로스는(loss_r) query batch 와 DAP를 계산해준 sample batch(support) 를 relation network 를 통해 뽑은 feature 끼리의 mse 로 계산된다.

3. 최종으로 사용하는 로스는 loss_d + lambda(loss_r) 을 전체 샘플 갯수만큼 나눠준 값으로 모델 값을 update 해준다.

구현한 코드는 다음과 같다.