위 제목은 예시 입니다. 회의록 작성 시 “날짜 ‘회의록’ (회의 내용 요약)” 형식으로 제목을 수정해 주세요:)
[회의 주제]
[To-do]
[세부 내용 메모]
- JIWON(link)
- emoset 전체 학습 → 12시간 정도 돌렸는데 터져버림,,ㅠ
- LoRA, FL 두개 해봄
- 둘다 잘 돌아갈 것임
- 모델 만들어서 어떻게 배포하지?
- hugging face에 업로드 해야할 듯
- token 만들고 라이브러리 몇개 다운 받고 클론 후 파일 생성…
- 코드 colab에 붙여 넣으면 될 것임.
- test 결과만 나옴(10%정도 웃돔)
- PTH파일?
- 모델의 구조도 함꼐 저장해야하는 거 아닐까?
- 궁금한거
- 7/21 태완님 한거 > 어떻게 동작하는지 이해해보겠다
- AHYEON
- 다중 감정 분류
- 스케치 데이터 설명 모델
- 본인이 감정 느끼지 못하는 사람 → 감정을 배우게 하기
- TAEWAN(link)
- json 파일 > train/test/validation json이 있었음
- 감정으로만 분류하게 나눔
- push to hub 함수 말고 직접적으로 올리는 방법이 있음
- 대용량일 때 네트워크 에러가 나서 push to hub 함수 써서 올림
- 첫번째코드가 데이터 전처리/두번째 코드가 감정 분류/세번째 코드가 합치기
- parguet 확장자로 업로드!
- 지원님이 제대로 사용하는 거 확인했음!
- dataset을 많이 찾아봄
- 6개 정도 감정
- 이미지 흑백화 그림
- 그림을 가지고 분석?
- sketch data 설명 모델 같은거 > emoset에 있던 data들 살려서 학습시키는 것도 좋을 듯?!
- image segmentation이 되어있는지는 모르겠는데 아마 레이블 없이도 segmentation이 잘 되긴 할 것 같음
- JUNSU
- sketch dataset을 어떻게 더 잘 활용하지?
- 그림 그리면서 해설해주는 AI 생각..
- 새로 그림 받으면서 대화하는?!
교수님 > diffusion 모델
- dataset을 학습을 할 때 diffusion 모델을 이용해서 사진 > 그림으로 변환
→ dataset이 많이 모이지 않을까?
- 감정마다 그리는 경향이 있음
→ crawling하는 것도 나쁘지 않겠다.
- bridge를 놓아서 해본적 없음
→ 그림에 대해서도 학습을 진행시켜서 돌려보면 좋지 않을까
- 그림 분석
→ 앙상블 기법 활용해보자(얘는 segmentation 담당, 얘는 색 담당)
- 감정 불능증
→ 감정을 알려주자
- 설문조사 바탕으로 여쭤봤었는데, 감정 데이터 셋을 맞춰주는 모델을 만들었다. 어디에 쓸 수 있을까 다시 물어보면 어떨까
- 긍정적 감정이 너무 세분화 되어있나 싶기도 함..
- amusement, contentment, … 비슷
- amusement anger awe contentment disgust excitement fear sadness
- 긍정적 감정, 나머지 감정(6개로)
- 월 - 회의, 피드백, 나머지 시간(뭐할지 회의)
- 수 - 할거 다 하고, 남은거 월요일까지 해오고
[다음 회의 주제 및 To-do]
- a
- 비교 메트릭찾아보기
- 다른 비슷한 모델과 비교?!
- 보고서에 들어갈 내용 알아두기
- 메일 보내기
- 방향 같은거 질문하면 좋을 듯?!
- 설문 받은거 중에 Visual Emotion Analysis 관련 내용들 분석도 하면 좋을 듯
- 논문 찾아서 우리랑 비슷한 데이터를 분석한 걸 찾아봐도 좋을 듯
bridge(?) 활용 방법 찾아보기 → 논문
- 코랩 프로 사서 10000개 짜리 train model
- 데이터 셋 모으기
- diffusion을 활용해서 사진→그림으로 변환하여 학습시키기
- crawling해서 데이터 찾아오기
- 저희 데이터 셋 json 만들기
++ extra: segmention 등등 넣기 (뭐.. 앙상블, 여러 모델 사용.. 등등) - 목적에 따라서 사용 여부 결정
→ progressive fine tuning 이 컨셉을 잡고 가면 될 것 같다. → 교수님께 한 번 여쭤보기