Computer Vision

목적 : 교통 표지판 이미지 데이터를 이용하여 여러 분류 모델을 구현하고 분류기별 성능 비교과정 : 대량의 이미지 데이터를 전처리 - support vector machine, random forest, cnn 세 모델의 성능 차이 확인 \- 캐글에서 제공하는 교통표지

Object detection 아키텍처에는 1-stage detector과 2-stage detector가 있습니다. 본 글에서는 두 아키텍처 모델의 차이점에 대해 알아보려고 합니다.

본 글에서는 Object detection의 Overlap problem의 해결방안인 NMS(Non Maximum Suppression), 그리고 NMS의 같은 객체를 가리키는 IoU 문제를 해결하기 위한 Soft NMS에 대해서 다루어보겠습니다. Overlap pr

본 글에서는 YOLO 모델 사용시 하이퍼파라미터를 조정하기 위해 yaml 파일에 있는 파라미터에 대한 설명을 정리하였습니다.lr0 : 시작 learning ratelrf : 종료시점의 learning ratemomentum : gradient descent를 통해 gl

이번 글에서는 YOLO 시리즈별 구조 및 특징에 대해 정리해보겠습니다. 23년 3월 기준 YOLO는 버전 8까지 나와있습니다. < YOLO 버전별 출시 시점 > - YOLOv1 : 2016년에 발표된 최초 버전으로, 실시간 객체 검출을 위한 딥러닝 기반의 네트워크

OpenCV의 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) > 특징점 검출 및 기술자(descriptor) 생성을 위한 알고리즘으로, 이미지에서 고유한 특징점을 찾고 이러한 특징점들을 설명하는 특징 기술자를 생성하는데 활용 ORB는 FAST

ResNet(Residual Network)은 딥 러닝 아키텍처의 한 종류로, 이미지 분류 및 다양한 컴퓨터 비전 태스크에서 매우 성공적으로 사용되는 모델Residual block이라고 불리는 구조를 사용하여 깊은 신경망을 학습레이어를 하나씩 쌓는 대신, 기존의 레이어

이 논문에서는 ViTPose라는 간단한 베이스라인 모델을 통해서 다양한 측면(모델 구조의 단순함, 모델 크기의 확장성, 훈련 패러다임의 유연성, 모델 간 지식 전달 가능성)에서 자세 추정을

CLIP은 OpenAI가 2021년 발표했으며, 이미지 인식 시 레이블이 알려지지 않은 데이터를 효과적으로 사전학습시키는데 사용된다. CLIP 방법론의 핵심은 Image Encoder와 Text Encoder를 Contrastive Learning 방법으로 학습한다는

SlowFast Networks for Video Recognition 논문 리뷰

오늘 소개하는 BLIP(paper)는, 2022년 발표된 논문으로 vision-language understanding tasks와 generation-based tasks 모두 유연하게 사용할 수 있도록 아키텍처를 설계하였고, 합성된 캡션을 생성하고 기존

깃헙 설치 매뉴얼처럼 sudo 접근이 불가한 server에서 stable diffusion 설치하기

Inception 아키텍처는 초기에 GoogLeNet으로 알려져 있었으며, 이후 Inception v2, Inception v3 등 다양한 버전이 발표되었습니다. Inception v4는 2016년에 소개되었으며, 그 이후로도 다양한 개선이 이루어진 것으로 알려져 있습

본 글에서는 CVPR에서 22년도에 발표된 MetaFormer is Actually What You Need for Vision, Yu et al.에 대해 간단하게 정리하겠습니다.논문에서는 일반화된 트랜스포머 아키텍처를 제안합니다.여기서 기존 트랜스포머 구조에서 Sel

generator가 discriminator가 못 맞추는 클래스를 파악해서 그 클래스만 계속 생성해서 discriminator가 전부 오분류하도록 하는것 즉 generator가 local minima에 갇힌 것이다. Problem with BCE lossGAN에서 bi

Inpaint Anything 논문은 23년 4월에 발표되었습니다. 이 논문은 Segment Anything Model(SAM)을 기반으로 한 이미지 인페인팅 시스템을 소개합니다. 이 프레임워크는 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.Remove Anything: 사용자

Vision Transformer는 컴퓨터 비전 작업에서 큰 잠재력을 보여주었으며, human body pose estimation에 적용되어 우수한 성능을 얻었습니다. 기존의 ViTPose에서는 vision transformer를 pose estimation tas

연구원에서 세미나 열리는거 메일받고 듣고싶어서 실장님께 말씀드리고 다른 연구실 세미나 참석하기 KAIST 박병준 연구원님이 오셔서 3D 콘텐츠 생성 기술동향과 CVPR 2024에서 발표하신 논문을 소개해주셨다. 최근 multi view의 synthetic data 만

catastrophic forgetting없이 하나의 모델에서 multi-object를 지속적으로 학습하고, task 간 transfer가 자유로운 anomaly detection 모델\*여기서 말하는 task는 다른 object category, anomaly det

Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection (CVPR, 2022) locally-aware patch 비교 및 coreset subsampling을 통한 idustrial anomaly detection

이번 논문은 2016년 발표된 논문으로 VAE에 RNN구조를 추가하여 구조화된 이미지 해석이 가능한 프레임워크를 제안하였습니다. 객체에 대해 명시적으로 추론하는 구조화된 이미지 모델에서 효율적인 추론을 위한 프레임워크 제시한다.한 scene의 요소들에 주목하고 장면을

ViTPose 정리하다가 ViTPose 살펴보고, 이미지 태스크에서 CNN 기반 모델과 ViT가 어떤 구조적 차이점이 있을까 살펴보다가 거슬러 여기까지 온 이야기 거슬러 온 순서 ··· 1) ViTPose: Simple Vision Transformer Baselin

NOPE: Novel Object Pose Estimation from a Single Image은 arxiv 기준 23년 3월에 게재된 페이퍼입니다. 페이퍼 내용에 앞서 6D pose estimation task를 살펴보겠습니다. 먼저 최근 6D Pose esti