• ViT/CNN계열 모델 학습 (backbone size 변경/하이퍼파라미터 튜닝 실험)

• ViT/CNN계열 모델 학습 (backbone size 변경/하이퍼파라미터 튜닝 실험)

단일 모델로 4class(A/B/C/null) 분류 시 저조한 성능

→ 2 step: 2class (A,B,C-일반승인/기타승인,비승인)+ 3class (A/B/C) 으로 변경 후 성능 향상

→ 2 step: 3class (A,B,C-일반승인/기타승인/비승인)+ 3class (A/B/C) 으로 변경하여 학습

오분류 프로필 이미지 랜덤 100건 정성 분석 결과 강한 조명/ 강한 필터/rotated된 이미지 등이 성능에 영향을 줄 것으로 예상

→ RetinaFace를 활용하여 얼굴 영역만 추출해 학습에 사용하는 전처리 후 성능 개선