위 제목은 예시 입니다. 회의록 작성 시 “날짜 ‘회의록’ (회의 내용 요약)” 형식으로 제목을 수정해 주세요:)
[회의 주제]
- 교수님께서 말씀해주신 주제
- 우리가 가장 중요하게 생각할 문제: 데이터 양에 대한 문제
- 현재 주제에 대한 문제:
- 필압 같은 것은 너무 데이터 셋 적고, 크기/컬러로 평가하는 건 너무 단순해질 수 있다.
- 얼굴 인식 같은 문제는 너무 흔하다.
- 이 논문 읽어보기
- 그림 줬을 때 말로 설명해 주는 모델
- 역질문
- 사진 to 그림으로 전이 학습(데이터가 부족할 때, 비슷한 domain을 가지는 학습된 데이터를 가지고 새 데이터를 학습시켜 보는 것) 시켜보기
현재 주제의 문제점
교수님의 제안
어떻게?: data를 타 논문에 근거하여 라벨링 시켜서 하기 or 치료사 분들에게 라벨링 부탁 ⇒ 위의 논문 보다 더 많은 데이터를 사용하기 때문에 더 좋은 결과 얻을 수 있음 (데이터는 한국 사이트 이용)
Emoset을 이용해서 새로운 치료 방법은 뭐가 있을까?
⇒ 이걸로도 치료가 가능한지 알아보기
⇒ 어떻게 예술 치료로써 사용할 수 있을지? → 통계까지!
- To do list (예산 설명회, 챗지피티 구매)
- 앞으로 해야 할 것들
- 전이 학습 찾아보기
- 교수님 컨택
- 추가 논문 읽어보기
- Emoset
[To-do]
[세부 내용 메모]
사진 to 그림 전이 학습
→ 전이 학습을 성공했을 때 어떻게 이것을 예술 치료에 적용할지
Emoset 관련 논문 주제들
- EmoNet: A Transfer Learning Framework for Multi-Corpus Speech Emotion Recognition
- Speech Emotion Recognition Using Pre-trained and Fine-Tuned Transfer Learning Approaches
- EmoSet: A Large-scale Visual Emotion Dataset with Rich Attributes
++ 교수님 면담 계속,,, (AI 교수님 등,,,)
[다음 회의 주제 및 To-do]
준수, 아현 리뷰
about 주제
- 전이 학습에 대해 공부 해봐야 할 것 같다.
- 논문 읽어보기
- 어떻게 예술 치료로써 사용할 수 있을지? → 통계까지! (⇒그림의 분위기를 통한 감정 표출 및 감정 평가가 가능한지가 핵심인 것 같다?)
about 학교
- 예산 설명회 (L29) → 준수
- 챗지피티, 책 구매
- 교수님 컨택 AI 교수님
++ 추가 의견
⇒ 이모셋 to AI 허브로 전이 학습 해보는 건 어떨까? (살짝 우려되는 점: emoset의 사람 데이터 평가와 HTP에서의 사람 데이터 평가 기준이 같을지)
후보군
- 필압, 비언어적 표현 등을 분석한 후 객관적인 정보 전달
- 사진 to 그림 전이 학습 → 전이 학습을 성공했을 때 어떻게 이것을 예술 치료에 적용할지