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Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation Abstract 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 고해상도 표현을 학습하는 데 중점을 둔 인간 포즈 추정 문제에 관심이 있습니다. 대부분의 기존 방법은 고해상도 네트워크에서 생성된 저해상도 표현에서 고해상도 표현을 복구합니다. 대신, 제안된 네트워크는 전체 프로세스를 통해 고해상도 표현을 유지합니다. 첫 번째 단계로 고해상도 하위 네트워크에서 시작하여 점차 고해상도 하위 네트워크를 하나씩 추가하여 더 많은 단계를 형성하고, 다중 해상도 하위 네트워크를 병렬로 연결합니다. 각 고해상도 표현이 다른 병렬 표현으로부터 정보를 반복적으로 수신하여 풍부한 고해상도 표현을 유도하는 반복적인 다중 스케일 융합을 수행합니다. 따라서 예측된 키포인트 열 지도가 잠재적으로 더 정확하고 공간적으로 더 정확합니다. COCO 키포.. 2021. 7. 25.
LSTM_Pose_Machines Abstract 이 논문은 단일 이미지 인간 포즈 추정에 대한 최신 결과가 다단계 컨볼루션 신경망(CNN)에 의해 달성되었음을 관찰했습니다. 정적 이미지에서 우수한 성능에도 불구하고, 비디오에서 이러한 모델을 적용하는 것은 계산 집약적일 뿐만 아니라 성능 저하와 깜박임으로 인해 어려움을 겪습니다. 이러한 차선의 결과는 주로 순차적 기하학적 일관성을 부과할 수 없고 심각한 영상 화질 저하(예: 모션 블러 및 폐색)를 처리할 수 없고 비디오 프레임 간의 시간적 상관 관계를 캡처할 수 없기 때문입니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 반복 네트워크를 제안했습니다. 다단계 CNN에 가중치 공유 체계를 적용하면 반복 신경망(RNN)으로 다시 작성할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이 속성은 여러.. 2021. 7. 13.
논문리뷰 PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 링크: https://arxiv.org/abs/1912.13192 분야: 3d 2020 참고: 블로그, 코드 이번 논문은 작년 cvpr 2020의 pv-rcnn: point voxel feature set abstraction for 3d object detection입니다. 이 논문에서 자세히 봐야하는 것은 저자가 왜 , 그리고 어떻게 grid방식과 point방식을 잘 통합하려는지입니다. 1저자인 샤오슈아이님은 3D object detection 분야에서 좋은 논문을 여러개 내신분입니다. 이 논문의 네트워크로 KITTI의 3d object detection 성능 비교에서 1등을 했었습니다. 현재는 다른 네트워크로 바뀌였고, 현재 pv-rcnn++로 5위를 하고 있는것으로 알고있습니다. 1.Backgro.. 2021. 4. 4.
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation Abstract 포인트 클라우드는 중요한 기하학적 데이터 구조 유형입니다. 불규칙한 형식으로 인해 대부분의 연구자들은 이러한 데이터를 일반 3D voxel 그리드 또는 이미지 모음으로 변환합니다. 그러나 이로 인해 데이터가 불필요하게 방대해지고 문제가 발생합니다. 이 논문에서 우리는 입력 포인트의 순열 불변성을 잘 존중하는 포인트 클라우드를 직접 소비하는 새로운 유형의 신경망을 설계합니다. PointNet이라는 이름의 우리 네트워크는 객체 분류, 부분 분할에서 장면 의미 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션을위한 통합 아키텍처를 제공합니다. 간단하지만 PointNet은 매우 효율적이고 효과적입니다. 경험적으로, 그것은 동등한 수준의 강력한 성능을 보여줍니다. 이론적으로 우리는 네트워크가 학습 한 내용과 .. 2021. 3. 28.
논문 리뷰 Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 링크: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8100174 분야: 3d 2017 저자: Xiaozhi Chen1, Huimin Ma1, Ji Wan2, Bo Li2, Tian Xia2 1Department of Electronic Engineering, Tsinghua University 2Baidu Inc. 참고: https://adioshun.gitbooks.io/paper-3d-object-detection-and-tracking/content/2017-multi-view-3d-object-detection-network-fo.. 2021. 3. 26.
인공지능 공부 R Studio 설치부터 R의 데이터 type 요즘 인공지능이 핫하죠! 대학에서 공부할때도 실무쪽에서도 빠지지 않고 등장하는 것이 빅데이터, 인공지능, 머신러닝, AI 등의 용어인데요. 이 인공지능을 다루는 언어로써 가장 인기있는 언어로는 파이썬과 R이 있습니다. 이번에 저도 새로 R을 공부해보려고 하는데요. R 을 공부하는 데 필요한 프로그램을 설치해보고 공부하기 더 편한 환경을 만들어 보도록 하겠습니다. 설치 먼저 R 프로그램을 다운받아 설치해야합니다. 링크를 눌러 들어가서 Download 밑의 CRAN을 눌러 적절한 클라우드를 선택합니다. 들어가서 저는 맨 위 0-Cloud에서 다운을 했구요. 각 운영체제에 맞게 골라주시면 됩니다. 맥이면 pkg 파일을, 윈도우면 exe 파일을 다운로드 해 설치하면 됩니다. 설치가 끝났으면 R을 켜보세요. 맥을.. 2020. 3. 6.
인공지능 conda install tensorflow //콘다 안 될 때 안녕하세요 인공지능, 기계학습, 머신러닝에 텐서플로우가 거의 필수라고 볼 수 있죠! 파이썬 모듈인 tensorflow는 pip install을 통해 설치도 가능하지만, 저처럼 anaconda와 주피터 노트북을 이용하시는 분들은 pip 모듈을 사용하는 경우 사용하기 어려운 경우가 있습니다. 이를 해결하기 위해 conda install을 통해 텐서플로우를 설치해주어야 합니다. conda install tensorflow 이 명령어를 실행해야 하는데요. 터미널에서 conda not found 라고 메세지를 띄울 수도 있습니다. 저도 이것 때문에 고생을 많이 했죠!ㅜㅜ 다시 설치도 여러번 해보고 스택오버플로우도 열심히 뒤져보았는데 저 같은 경우에는 zshrc파일에 아나콘다 경로설정이 안 되어 있어서 그런 거였더.. 2020. 1. 1.

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