# Computer Vision

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Convolutional Neural Networks

작성자 : 동덕여자대학교 통계학과 강지우

약 17시간 전
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SENet

CNN은 spatial dimension과 depth dimension이 가진 신호를 마구 뒤섞는다는 점을 주목하고 channel 방향으로 늘어선 정보들도 활용할 수 있을 거라고 생각했다. 이 연구에서 제안한 방법으로 ILSVRC 2017에서 우승했다.

약 18시간 전
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EfficientNet

AlexNet 이후로 CNN은 덩치를 키우는 방식으로 정확도를 높여왔고 그 꽃이 ResNet이다. 이후의 CNN연구는 두 방향으로 갈린다. 정확도를 높이거나 연산효율을 높이거나. 이 연구에서는 두 가지를 동시에 높이려고 시도했다.

6일 전
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Edge Detection

Sobel Operator와 Canny Edge Detector 공부

2021년 10월 9일
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Color 개념

Computer Vision에서 Color Processing을 하기 전 필수적으로 이해하고 넘어가야 하는 Color에 관한 개념 정리

2021년 10월 9일
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[Computer Vision] Super Resolution for Smartphones

Super Resolution for Smartphones <Keywords> Smartphone, Real-time Video Processing, Nyquist Frequency, Super Resolution

2021년 10월 8일
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(2021)EIS-Net: Segmenting early infarct and scoring ASPECTS simultaneously on non-contrast CT of patients with acute ischemic stroke

EIS-Net: Segmenting early infarct and scoring ASPECTS simultaneously on non-contrast CT of patients with acute ischemic stroke 논문 리뷰

2021년 10월 1일
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EfficientNet

width scaling, depth scaling, resolution scaling은 성능과 시간에 많은 영향을 끼친다.기존에는 task마다 달라져야할 이 scaling을 임의로 정해따ㅏ.1) model의 성능을 높이기 위한방법width scaling, depth

2021년 9월 29일
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OpenCV-Python

1) BMP픽셀 데이터를 압축하지 않고 그대로 저장용량이 크다2) JPG주로 컬러사진 저장손실압축3) GIF256색상 이하의 영상 저장일반 사진을 저장시 화질 열화가 심함무손실 압축움직이는 GIF지원4) PNG무손실 압축알파 채널(투명도) 지원

2021년 9월 27일
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Depthwise Separable Convolution

MobileNet과 EfficientNet의 뼈대라고 할 수 있다. 모바일 환경이 점차 늘어나면서 '어떻게 하면 network의 크기와 연산량을 줄일 수 있을까?' 하는 고민으로부터 나온 결과물이다.

2021년 9월 27일
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(2019)VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration

VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration 논문 리뷰

2021년 9월 24일
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(2021)Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers

Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers 논문 리뷰

2021년 9월 24일
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영상 처리

영상 처리란?영상 처리란 말 그대로 영상을 처리한다는 말! (처리=연산)영상 처리의 목적영상(화질) 개선영상 복원영상 분할흔히 우리가 알고 있는 Adob의 포토샵에 있는 여러 기능들이 프로그래밍 언어로 구현되도록 해주는 라이브러리, 그것이 바로 OpenCV!!컴퓨터 비

2021년 9월 22일
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논문리뷰 / HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers (CVPR 2021)

HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers (CVPR 2021)거의 처음? 읽어본 detection 관련 논문. 아이디어와 방법론 위주로 간략하게 리뷰해보겠다.(실험 결과 등은 모두 생략

2021년 9월 14일
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Medical Image Registration - Non-rigid registration via deformable model

참고: https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 (컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 edwith)

2021년 9월 14일
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dd

dd

2021년 9월 13일
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You Only Look Once(YOLO) v4

YOLO v4

2021년 9월 10일
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You Only Look Once(YOLO) v2

YOLO v2

2021년 9월 10일
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