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가우시안 블러를 적용하여 노이즈를 줄이는 데, 그래도 원이 잡히지 않으면 가우시안 블러를 여러번 적용해보자(나는 보통 (7,7), (5,5), (3,3)으로 적용해본다). 그래도 원이 잡히지 않으면 캐니 디텍터를 (50,150)으로 준다. circles = cv

실시간으로 실제 현장을 가상환경으로 재구성하는 것이 필요 -> Point Cloud 데이터 분석 Lidar(Light Detection and Ranging) -> 광학 펄스를 비춘 후 반사광으로 거리 측정 Depth Image로부터 변환한 데이터나 Lidar를 활

IR 이미지는 사람의 눈에는 보이지 않는 적외선 스펙트럼의 빛을 캡처한다. 저조도 조건에서 패턴, 열 분포 및 일반적인 장면 정보를 표시할 수 있다. 일반적으로 적외선을 감지하는 적외선 카메라를 이용하여 찍고, 야간 투시, 열화상, 동작 인식, 물체 감지에 사용됨. 깊

BLUR 된 이미지가 STAGE1에 들어가면, STAGE1, STAGE2를 거쳐 BLUR가 없어진 이미지가 나오게끔 하는 것이 이 네트워크의 구조이다. STAGE1, STAGE2 가 있다. UNET과 비슷한 구조이고 DOWN-SAMPLING 2번, UP-SAMPLING

Mixup(두 이미지 픽셀 값의 크기 조절 + 합침) + Cutout(데이터의 일부분을 잘라 그 부분은 비움): 두 개의 입력 이미지를 일정한 비율의 범위로 자르고, 두 이미지를 합성한 후 label을 비율에 맞게 다시 정해주는 것본 방법은 classification을

해당 구현은

나눠서 X_2_1 과 X_2_2로 구분하여 입력채널을 반으로 나누어 한 부분은 인스턴스 정규화를 적용하고 다른 부분은 그 대로 둔 후 이들을 다시 합치는 HINBlock과 다르다.: CSFF 계층을 사용할지 여부를 설정합니다.: 업샘플링을 위한 컨볼루션 전치 계층을 정

semantic vs instance semantic 픽셀 별로 사전에 정의한 범주 중 어떤 범주에 해당하는지만 예측 픽셀 별로 탐지하고자 하는 범주가 입력된 정답이 필요 객체끼리 서로 다름을 인식하지 않고 단순히 픽셀 별로 어떤 범주인지만 인식 weakly-su