# Computer Vision
[Deep Learning] Convolutional Pose Estimation, 논문 리뷰
[CV, Pose Estimation] Convolutional Pose Estimation, CPM 논문 리뷰
Stable Video Diffusion: Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets 논문 리뷰
Stable Video Diffusion 논문 리뷰
CV 6주차 10월 24일
OpenCV에서 컬러 영상 표현 방법빨강 , 초록 , 파랑 색 성분을 각각 256단계로 표현CV_8UC3 타입OpenCV에서는 RGB순서가 아니라 BGR순서를 기본으로 사용RGB 색상을 그레이스케일로 변환Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B장점 -> 데이
MIC 논문 리뷰
본 페이지에서는 MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation 논문에 대해서 말하고자 합니다.
HRDA 논문 리뷰
본 페이지에서는 HRDA: Context-Aware High-Resolution Domain-Adaptive Semantic Segmentation 논문에 대해서 말하고자 합니다.
DAFormer 논문 리뷰
본 페이지에서는 DAFormer: Improving Network Architectures and Training Strategies for Domain-Adaptive Semantic Segmentation 논문에 대해서 말하고자 합니다.
DACS 논문 리뷰
본 페이지에서는 DACS: Domain Adaptation via Cross-domain Mixed Sampling 논문에 대해서 말하고자 합니다.
SegFormer 논문 리뷰
본 페이지에서는 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 논문에 대해서 말하고자 합니다.
[CV] YOLOv5를 이용해서 코랩으로 식재료 object detection하기
현재 1인 가구를 위한 식재료 및 식비 관리 지원 앱 서비스 개발 를 캡스톤 디자인 프로젝트에서 진행중이다. 여기서 AI 파트인 나는 식재료 인식 기능을 구현해야한다❗️먼저, 식재료 인식 기능을 위해 구현해야할 것은 두가지이다. 실시간 카메라를 통해 해당 식재료가 어떤
CV 6주차 10월 23일
영상의 특징 중에서 코너의 특징평탄한 영역 , 에지 영역에 비해 변별력이 높음이동 , 회전 변환에 강인크기 변환에 취약크기 불변 특징점스케일 스페이스 또는 이미지 피라미드를 구성하여 영상의 크기가 바뀌더라도 반복적으로 검출될 수 있는 특징점을 찾으면 매칭 등의 응용에서
CV 5주차 10월 20일
영상의 필터링영상에서 필요한 정보만 통과 시키고 원치 않은 정보를 걸러내는 작업블러링 , 샤프닝 , 잡음 제거 , 에지 검출 등주파수 공간에서의 필터링푸리에 변환을 이용하여 영상을 주파수 공간으로 변환하여 필터링을 수행하는 방법공간적 필터링영상의 픽셀 값을 직접 이용하
CV 5주차 10월 19일
밝기 조절영상 전체 밝기를 일괄적으로 밝게 만들거나 어둡게 만드는 연산실행 결과입력 영상보다 좀 더 밝아진 모습을 볼 수 있다.히스토그램영상의 픽셀 값 분포를 그래프의 형태로 표현한 것예를 들어 그레이스케일 영상에서 각 그레이스케일 값에 해당하는 픽셀의 개수를 구하고
네이버 부스트캠프 ai tech 6기 합격 후기
네이버 부스트캠프 AI Tech 6기에 합격했습니다! 조금 늦었지만 짧은 준비시간 준비했던 방식과 합격후기를 작성하려고 합니다. 저는 조금 간단하게 준비 했던 내용 위주로 0. 모집 >약 한달 정도의 모집기간이 있었습니다. 저는 네이버 배너 광고에서 부스트캠프 모집을
[Computer Vision] Disparity Space Image(DSI)
DSi가 갖는 의미를 살펴보고 Optimal line finding에 대해 알아본다.
[Computer Vision] Stereo
Stereo System과 disparity를 사용하여 depth를 구하는 방법에 대해 알아본다. correspoonding point를 효과적으로 찾기 위한 Epipolar Constraint에 대해서도 알아본다.
[논문 정리] ConvNeXt(2022)
레퍼런스: "ConvNext: A ConvNet for the 2020s" Liu, Z., et al. (2022)
[Computer Vision] Camera Model, Space Change
Camera Model과 World coords, Camera coords, Film coords, pixel coords 에 대해 알아보고 각 좌표에 대한 transformation에 대해 알아본다
[Computer Vision] Correspondence Matching
Correspondence Matching 을 하기 위한 SSD, Crros-Correlation에 대해 알아본다.
[Computer Vision] LoG, Template Matching and Corner
LoG, Template Matching, Harris Corner Detection에 대해 알아본다.
