# Computer Vision
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.
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(2021)UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation
UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation 논문 리뷰
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.
Color 개념
Computer Vision에서 Color Processing을 하기 전 필수적으로 이해하고 넘어가야 하는 Color에 관한 개념 정리
[Computer Vision] Super Resolution for Smartphones
Super Resolution for Smartphones <Keywords> Smartphone, Real-time Video Processing, Nyquist Frequency, Super Resolution
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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
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
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
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.
(2019)VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration
VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration 논문 리뷰
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(2021)Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers
Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers 논문 리뷰
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
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
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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)
