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[PoseTracking] AlphaPose 환경 설정Deep Learning 공부자료/Alphapose 2020. 4. 27. 16:24
가상환경 생성 파이썬 버전을 3.6으로 맞춰서 가상환경을 생성 해 준다. conda create -n {가상환경 이름} python=3.6 -y 가상 환경을 실행 시킨다. conda activate {가상환경 이름} Pytorch 설치하기 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 Alphapose clone하기 git에서 clone해온다. git clone https://github.com/MVIG-SJTU/AlphPose.git Alphapose 설치하기 Alphapose 디렉토리로 이동하고, 아래와 같은 과정을 따라서 install 해준다. (마지막 줄이 진짜 엄청 오래 걸린다.) export PATH=/usr/local/cuda/bin/:$PATH exp..
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[SISR] SISR 분야 논문 이해를 위한 용어 정리 1탄Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 13. 21:32
해당 포스팅은 Computer Vision 영역 중 SISR 문제에 대해서 처음 다뤄 보시거나 입문하시는 분들 (나....) 에게 간단한 아주 얕은 용어 정리를 제공합니다. 1. Solution 1) input의 해상도를 높이는 solution (input image = output image) 2) input과 유사한 high resolution의 다른 image를 찾아주는 solution (input image ≠ output image) 2. Measure (평가방식) 1) PSNR : pixel to pixel의 차이를 측정 2) MOS : 사람이 1~5 단계로 점수를 매겨서 평가 3. Polynomial-based Interpolation - Solution type 1에 해당 - bilinea..
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[논문리뷰] Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network (SRGAN)Paper Review/Computer Vision 2020. 4. 6. 23:33
해당 논문은 4X upsacling이 가능한 최초의 framework 입니다. SISR의 정확성 문제와 속도 문제가 많이 해결되었으나, perceptual texture detail이 부족한 문제를 해결하기 위한 모델입니다. Introduction 기존 방식 (optimization target of supervised SR algorithms)의 목표는 MSE를 줄여서 PSNR을 키우는 것이었으나, PSNR이 pixel-wise 기반이라서, perceptually relevant 표현을 잘 하지 못하는 한계를 갖고 있었으며, GAN과 perceptual loss function을 이용하여 이를 해결하는 모델 SRGAN을 고안하였습니다. 위의 그림을 보면, bicubic의 PSNR이 SRGAN의 PSNR..
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[논문리뷰] Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks (VDSR)Paper Review/Computer Vision 2020. 3. 26. 19:39
해당 논문은 이전에 소개한 SRCNN의 문제점을 세 가지 측면에서 분석하고, 보다 더 깊은 deep convolutional network를 모델에 사용하여 문제점을 해결한 VDSR 모델을 소개합니다. Abstract VDSR은 VGG-net 에서 영감을 받았고, 네트워크의 깊이에 따라서 정확도가 올라간다는 아이디어를 바탕으로 했습니다. Input과 ground truth의 차이가 존재하는 부분인 residual을 학습 시키고, 높은 learning rate를 사용한다는 점이 SRCNN과의 차이입니다. VGG-net이란? 더보기 VGG-net 모델을 기점으로 네트워크가 깊어졌습니다. VGG-net의 목표는 깊이와 성능 사이의 관계 분석이었는데, 3X3 filter로 세 차례 convolution한 것이 ..
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알고리즘 기초 04) 힙 (Heap) 자료 구조Algorithm 공부자료/기본 알고리즘 정리 2020. 3. 12. 01:14
사전 개념 : 우선순위 큐 (Priority Queue) 자료 구조 우선 순위의 개념을 queue에 도입한 자료 구조이다. 데이터들이 우선 순위를 갖고 있으며, 우선 순위가 높은 데이터가 먼저 빠져나간다. 대표적인 사용처 : 시뮬레이션 시스템, 네트워크 트래픽 제어, CPU scheduling, 수치 해석적인 계산 등 구현 : list (array), linked list, heap 등으로 구현이 가능하며, 이 중 heap으로 구현하는 것이 가장 효율적이다. 개념 complete binary tree의 일종으로 우선순위 큐의 구현을 위해서 만들어진 자료 구조이다. 시간 복잡도 : O(logN) 여러 개의 값들 중에서 max 혹은 min value를 빠르게 탐색하기 위해서 만들어졌다. 중복된 값을 허용하지..
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알고리즘 기초 03) 트리 (tree) 자료 구조Algorithm 공부자료/기본 알고리즘 정리 2020. 3. 12. 00:56
개념 node와 node를 연결하는 edge로 구성된 자료구조이다. 비선형 자료구조의 일종으로 계층 구조를 이룬다. tree 표현에 사용되는 용어 degree : 차수, 특정 노드의 자식 노드 수 height : 높이, root node에서 최하위 노드까지의 길이 level : 레벨, 각 층의 번호 - root node : level 1 tree vs graph : tree는 graph의 한 종류로써, cycle이 없는 일종의 connected graph이다. 대표적인 사용처 : 각종 탐색 Binary Tree (이진 트리) 최대 2개의 자식 노드를 갖는 트리 종류 1) Complete binary tree (완전 이진 트리) 2) Full binary tree (포화 이진 트리) 3) Skewed bi..
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프로그래머스) 코딩테스트 연습 : 스택/큐 - 다리를 지나는 트럭Algorithm 공부자료/알고리즘 문제풀이 2020. 3. 11. 15:09
문제와 관련한 모든 저작권은 프로그래머스 측에 있음을 명시합니다. 문제 설명 구현 아이디어 트럭이 다리 위를 지나가는 흐름에 대해서 생각해보면, FIFO 구조를 사용하는 것이 자연스러우므로, queue 자료구조를 사용하여 구현하였다. 파이썬에서 제공하는 deque를 사용할까 하다가, 많이 복잡한 문제가 아닌 것 같아서 list를 사용해서 구현하였다. truck_weights 리스트에 트럭이 남아있는 동안에, 시간을 하나 씩 늘려 가면서, 1) 현재 다리 위에 있는 트럭을 빼내거나 2) 현재 다리 위에 있는 트럭을 한 칸씩 밀어준다. 동시에 새로 유입되는 트럭에 대해서 생각해야하는데, 1) 현재 다리 위의 트럭 무게에 신규 트럭 무게를 추가해도 괜찮다면, 트럭을 한 대 더 올리고 2) 추가하면 인자로 받은..
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프로그래머스) 코딩테스트 연습 : 스택/큐 - 탑Algorithm 공부자료/알고리즘 문제풀이 2020. 3. 11. 15:01
문제와 관련한 모든 저작권은 프로그래머스 측에 있음을 명시합니다. 문제 설명 구현 아이디어 stack 자료 구조를 사용해서 구현하였다. 원래는 맨 앞에 위치한 탑에서 보내는 신호 처리를 먼저 하려고 계획 했으나, 왼쪽으로 신호를 보내는 상황이라 마지막 탑부터 처리하는 것이 자연스러워 보였고, 이에 따라서 LIFO 구조를 사용하기로 했다. 현재 처리해야하는 탑을 제외한 나머지 탑만 남겨두는 임시 stack을 하나 만들어 두고, 임시 스택의 맨 마지막 탑의 길이와 현재 처리해야하는 탑의 길이를 비교하며 처리했다. 신호를 받을 수 있는 탑이 아예 없는 경우를 처리하기 위해서 flag라는 변수를 추가하였다. 문제 풀이와 관련한 모든 저작권은 작성자에게있음을 명시합니다. 소스 코드
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[논문리뷰] Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks (SRCNN)Paper Review/Computer Vision 2020. 3. 11. 13:04
해당 논문은 SR 문제에 처음으로 deep CNN을 적용한 것으로, 굉장히 간단한 모델의 네트워크로 상당히 향상된 결과를 냈습니다. 이후로 SISR 문제를 해결하기 위해 등장한 다양한 모델들과 지금 진행 중인 연구들에도 상당히 큰 통찰력을 부여한 논문입니다. Abstract 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 출력해 내는 deep CNN에 대해서 소개하려 합니다. 전통적인 코드 베이스의 super resolution은 각 요소를 따로 따로 다루지만, deep CNN은 모든 레이어들을 최적화 합니다. Introduction Single image super-resolution 문제는 computer vision 영역에서 상당히 고전적인 문제입니다. 저해상도 이미지에 대한 SR 결과로의 고해상도 이미지는 너..
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백준 #10845 큐 파이썬으로 구현하기Algorithm 공부자료/알고리즘 문제풀이 2020. 3. 10. 02:16
문제 설명 기본 개념'기본개념'을 클릭하면, queue 자료구조에 관한 간략한 개념을 알아볼 수 있다. 구현 아이디어파이썬에서 제공하는 다른 자료구조 (collection 등)을 사용해볼까 했는데, 그냥 list를 이용해서 간단히 구현하였다.sys.stdin.readline() 이 아닌 input() 함수를 이용 시, 시간 초과 에러가 뜬다. 입력받은 명령어에 따라서 if-elif 문을 이용하여 해당 명령을 처리한다.파이썬에서 기본적으로 제공하는 insert, pop, len 함수만으로 구현이 충분히 가능하다. stack을 구현할 때와 다르게, push 작업을 하면 list의 0번째 자리에 새로운 요소가 추가되야 하므로, insert 함수를 사용하였다.front와 back 명령이 자칫 헷갈릴 수 있으나,..