전체 글306 [2024.10] 5주차 Today I Learned 10/28 월1. 개인 논문 발표 준비- PPT 제작 및 한글 발표 대본 준비 10/29 화1. 개인 논문 발표 준비- 발표자료 준비 완료- 영어 발표대본 준비 완료2. Pose Estimation 기술 관련 컴퓨터 공학과 연구실 미팅- Human Mesh 모델에 관한 연구 공유- Python2Unity 기술 공유 10/30 수1. 기계학습 중간 과제 수행- 개인 연구 관련 발표 자료 제작 및 발표 녹화2. Pose Estimation 개인 연구 준비- MMPose 속 COCO Evaluation Metric 확인 -> 개인적으로 OKS 대상을 수정할 수 있음 2024. 10. 28. [2024.10] 4주차 Today I Learned 10/21 월1. 집으로 귀국... + 컴퓨터 비전 공부- 중간고사 준비(SIFT + RANSAC + Hough Transform) 10/22 화1. 컴퓨터 비전 및 메타러닝 시험공부- Camera Model- Meta Learning 기초(Model-based, Metric-based)감기 이슈로 고생... 10/23 수1. 오랜만에 출근 및 컴퓨터 비전 시험 공부- Camera Model(DOF, FOV, Focal Length)- HoG- SVM 10/24 목1. 컴퓨터 비전 시험- 계산 다 해두고 Harris Corner Detection 결과 잘못 적음 (R0이면 Corner)- Fundamental Matrix 자유도 8인것도 틀림2. 메타러닝 시험 공부 10/25 금1. 메타러닝 시험- 후기.. 2024. 10. 21. [2024.10] 3주차 Today I Learned 10/14 월1. 개인연구 Pose Estimation- 논문 관련 실험 마무리 10/15 화1. 개인연구 Pose Estimation 논문 초안 마무리- 출국 전 초안 서식 편집 및 내용 작성 마무리- 논문에 넣기 위한 이미지 필터링 2. 두바이 출국- GITEX 2024 참여를 위해 출국 10/16 수1. GITEX 전시회 3일차- 두바이 현지 도착하여 바로 GITEX 2024 참여- Pose Estimation 데모 관련 시연 및 설명 진행 10/17 목1. GITEX 전시회 4일차- 담당관 박람회 진행(영어 소개 및 데모 시연)- 시간이 좀 남을 때 GITEX 박람회 구경(여러 AI 기업들을 돌아다니며 솔루션들을 확인함) 2. 논문 마무리- 피드백받은 사항 반영하여 최종 논문 제출 10/18 금1.. 2024. 10. 14. [Paper Review] HRFormer 논문 이해하기 『 HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction. NeurIPS. 2021. 』이번에 소개할 논문은 HRNet 구조에 Transformer 기법을 적용한 HRFormer 논문이다. HRNet이 등장한 이후 전체 네트워크 동안 고해상도를 유지하는 것이 성능을 높이는 데 도움을 주었다는 것이 입증되었고, ViT 모델이 등장하며 한단계 더 발전한 기법을 활용할 수 있게 되었다. 이 논문은 이러한 2가지 성공적인 기법을 잘 믹스하여 Pose Estimation, Semantic Segmentation Task에서 특히 좋은 성능을 낼 수 있었다. 본 논문에서는 Image Classification, Pose Estimation, Semantic Seg.. 2024. 10. 8. [2024.10] 2주차 Today I Learned 10/07 월1. 개인연구 Pose Estimation - 데이터 생성(FLUX.1-dev 모델 활용)- CivitAI에 공개된 오픈 Safetensors를 같이 활용하고 있는데 모델의 크기가 크다보니 생각보다 Inference 시간이 오래 걸림2. HRFormer 논문 리딩- HRNet 구조에 Transformer 기법을 적용한 HRFormer 논문 리딩- 추후 논문 정리 예정 10/08 화1. 개인연구 Pose Estimation- 교수님 미팅 후 논문 작성 준비- 데이터 처리2. GITEX 2024 준비- 박람회 준비 관련 미팅 10/09 수1. MMPose 환경 빌드- MMPose를 사용할 수 있도록 환경 빌드(버전 확인 및 시행 착오)- 직접 학습을 돌리는 데에 까지 성공2. 기계 학습 강의 수.. 2024. 10. 7. [2024.10] 1주차 Today I Learned 09/30 월1. YOLOv8 Classification - Streamlit 연동- 이전에 작성해봤던 YOLO-Streamlit 코드를 바탕으로 YOLO Classification Task를 적용해보았다. 기존 YOLO는 Object Detection이기에 관련 코드를 모두 Classification Task 기준으로 수정하였으며 이에 따라 들어가는 Input과 output, 파라미터들의 수정 과정을 거쳤다. 그렇게 오래 걸리지는 않았으며 확실히 연동성 측면에서 YOLO는 매우 좋은 사용성을 보이는 것 같다.2. 기계학습 강의- Bayes' Rule- Parametric Method3. 개인 Pose Estimation 연구- 데이터 라벨링 및 데이터 생성 관련하여 도와주시는 분들과 미팅을 진행 10/.. 2024. 9. 30. [프로젝트] CivitAI Safetensors를 활용하여 생성 이미지를 만들어보자 CivitAI를 로컬로 사용해보고 싶다... 는 생각에서 시작한 나만의 프로젝트..!! 1. CivitAI 모델 소개CivitAIhttps://civitai.com/ Civitai: The Home of Open-Source Generative AIExplore thousands of high-quality Stable Diffusion & Flux models, share your AI-generated art, and engage with a vibrant community of creatorscivitai.com CivitAI는 대표적인 Stable Diffusion 기반의 AI 이미지 생성 플랫폼이다. 페이지를 둘러보다 유저들이 업로드해둔 생성 이미지들 뿐만 아니라 Checkpoint, LoRA.. 2024. 9. 28. [2024.09] 4주차 Today I Learned 09/23 월1. 연구실 인턴 발표 평가- 발표를 들으면서 개인 연구에 대한 아이디어(High Frequency 사용)를 얻을 수 있었고 다른 분들의 열정과 실력에 다시 한번 의지를 다잡는 계기를 가짐2. 산학프로젝트 발표 준비- 하루 전에 갑자기 프로젝트 발표를 맞게 되어 발표 준비를 진행함 09/24 화1. 산학프로젝트 발표- DMC에서 산학프로젝트 제안서 발표를 진행. 발표 전 관련 연구에 대한 리서치 및 준비- 가상 피팅과 관련된 제안서였고 개인적으로는 좋은 주제라고 생각함. 그러나 상업성에 있어서는 고려를 진지하게 해봐야 할 것 같음. 기술이 주는 재미에 비해 돈이 안될 수 있다는 것이 아쉬운 점. 09/25 수1. 회사 프로젝트 관련 전략 회의- GITEX 준비 및 프로젝트 마무리할 사안 정리.. 2024. 9. 24. [2024.09] 3주차 Today I Learned 09/16 월 ~ 09/18 수1. 추석 09/19 목1. 컴퓨터 비전 수업2. Pose Estimation 연구 관련 준비- 기존 모델에 Inference 후 결과 보기- 데이터 수집시 유의해야 할 점 정리- 생각보다 신경써야 할 부분이 많다.... 09/20 금1. 메타러닝 수업- Metric-based(혼자 공부하면서 찾아볼 내용이 많은 듯.. 주말에 진행해보도록 하자)2. Pose Estimation 연구 관련 준비- 교수님 미팅 및 데이터 관련 기준 설립- 적절한 비용 설정 + 최대한 많은 데이터를 수집하는 것이 우선 되어야 할 것 같다. 09/21 토1. Pose Estimation 연구 관련 데이터 준비- 데이터 Annotation 툴 확인(exe 파일 확인 및 사용 방법 체크) 2024. 9. 16. [Paper Review] Unbiased Data Processing for Human Pose Estimation 논문 이해하기 『 The Devil is in the Details: Delving into Unbiased Data Processing for Human Pose Estimation. CVPR. 2020. 』지금까지는 주로 성능을 높이기 위해 여러 기법들을 결합한 Pose Estimation 모델들에 대해 알아보았다. 이 모델들은 대부분 Object Detection이나 Segmentation과 같이 다른 Computer Vision Task에서 좋은 성능을 냈던 기법들을 가져와 Pose Estimation Task에 녹이는 방법을 사용하였는데, 이번에 소개할 논문에서는 Human Pose Estimation에서 성능을 높이려면 어떻게 해야할지를 먼저 고민하였다. 제목부터 왜 Devil이라는 단어를 썼을지 호기심.. 2024. 9. 12. [2024.09] 2주차 Today I Learned 09/09 월1. UAE-Korea 투자 및 비즈니스 설명회 참석- AI 관련 아이템을 가지고 UAE 국가에 진출하기 위한 내용을 들음- 확실히 영어를 잘 해야 할 필요성을 또 한번 더 느낌2. UDP(Unbiased Data Processing) 논문 리딩 09/10 화1. 회사 업무 및 개인 연구 준비2. 혼공컴운- 10-1장 프로세스개요 09/11 수1. 기계학습 강의강의를 듣던 중 의문을 가진 명제가 있었다. "확률 밀도 함수에서 p(x)는 0보다 같거나 커야하지만 1보다 작거나 같을 필요는 없다". 확률 밀도 함수에서는 p(x)의 적분이 1이 되는데 어떻게 이것이 가능할까? 아래 링크에 나와 같은 의문을 가진 사람이 있었다.https://www.reddit.com/r/learnmachinelea.. 2024. 9. 9. [Paper Review] HigherHRNet 논문 이해하기 『 HigherHRNet: Scale-Aware Representation Learning for Bottom-Up Human Pose Estimation. CVPR. 2020. 』HRNet이 Top-Down 모델에서 굉장히 좋은 성능을 냈다고 하면, 이번에는 HRNet의 기법을 Bottom-Up 기반의 모델에 적용시킨 HigherHRNet이 등장하였다. Bottom-Up 모델은 아무래도 시간이 빠른 대신 관절의 위치를 정확히 잡는 정확도가 문제가 되었는데 High-Representation을 사용하여 그 점을 충분히 완화한 점을 보여준 논문이다. Githubhttps://github.com/HRNet/HigherHRNet-Human-Pose-Estimation GitHub - HRNet/HigherHR.. 2024. 9. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 26 다음
