전체 글 (7) 썸네일형 리스트형 [Pose Estimation] multi-person pose tracking Self-supervised Keypoint Correspondences for Multi-Person Pose Estimation and Tracking in Videos (2020) 여러 사람의 포즈를 트레킹 할 때, occlusion과 모션 블러가 트레킹을 어렵게 하는 문제가 된다. 이 문제를 해결하기 위해 논문에서는 동영상 속 사람의 키포인트 대응(correspondence)에 의존하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 모델은 일종의 refine, self-supervised 모델이다. top-down pose estimation 모델과 결합하여 사용한다. 모델의 장점을 보면, 1. 첫번째 프레임의 포즈 추정을 가져와서 두번째 프레임의 포즈를 추정한다. 이 접근은 고정된 프레임 간격에 국한되지 .. Slack webHooks 1분만에 만들기 (+ 코드 실행 완료 알림받기) 실행이 오래 걸리는 코드의 완료 알림, 백그라운드에서 뭔가 돌아가고 있고 로그를 받고싶을 때?? 이메일은 텀이 생기고 거추장스럽고 카톡 메세지로 받으면 빠르게 반응할 수 있겠지만 만들기 귀찮다... 슬랙을 이용하면 굉장히 빠르고 쉽게 나에게 메세지를 보낼 수 있다!! 저어어엉말 간단하다. 여러명 있는 슬랙 채널에도, 내 개인 채널에도 메세지를 받을 수 있다. Slack webHooks 1분만에 만들기 1. 슬랙 계정을 미리 생성해둔다. 2. 슬랙 웹으로 들어가 Incoming WebHooks를 검색하고 Add to Slack을 클릭한다. 3. 메세지를 받을 채널을 선택한다. 4. URL과 함께 예제와 사용방법이 나와있다. 5. 바로 아까 설정한 채널에 터미널 커맨드를 통해 메세지를 보낼 수 있다. 바로 .. [모델 실험 결과] Inception-ResNet-V2 -사용 프레임 워크 : Keras -image data: 51개의 과자 제품 dataset 원본에서 bounding-box부분을 crop한 것을 씀. -Cv2와 os, scikit-learn 모듈을 이용한 이미지 불러오기 및 전처리. -75x75로 input 이미지 resize. -Label은 임의로 폴더명을 사용.(one-hot encoding) -Numpy배열에 위의 전처리한 데이터를 넣어 .npy로 저장한 후, np.load로 불러옴. -모델 -pretrained Inception-resnet-v2(ImageNet) 사용. -Fully connected 이전 부분의 가중치만 사용, softmax를 이용해 51 classes로 분류. -Optimizer : Adam -Learning rate : 0... [월요일 발표] Efficient Net, MobileNet, 그 외... "최적의 모델 깊이/넓이/해상도 정하는 방법" 모델의 정확도를 높이기 위해 모델의 크기를 늘리는 방법( scailing-up) 3가지 1. Depth scaling 네트워크를 깊게 - 가장 흔한 방법이나 한계가 있음 2. channel Width scaling 넓게 - 미세한 정보(fine-grained feature)를 더 많이 담을 수 있음 3. resolution scaling 입력 이미지를 크게 세가지 방법을 반영한 최적 조합 compound scailing! ϕ : 사용자 임의 입력 α, β, γ : 상수, grid search를 이용하여 찾음. Else.... MobileNet, ResNet에 식을 통해 얻은 scaling을 적용한 결과 정확도 오름. 다른 모델을 만들거나 변형할 때 참고. 응.. [논문리뷰 / 기본 개념] Inception v4, Inception-ResNet Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alexander A. Alemi Google Inc. 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA Base 왜 이름이 인셉션일까? Inception module 기존에는 한 층에 컨볼루션을 한 번 했다면 MLP는 한 층에 컨볼루션 연산을 여러번 해서 비선형적 관계를 더 잘 표현할 수 있도록 함. residual connections, skip conection ResNet의 기본 개념. 기존에는 25개 이상의 레이어를 사용하면 gra.. [ML] Optimization 최적화 문제(Optimization problems)란 여러개의 선택가능한 후보 중에서 최적의 해(Optimal value) 또는 최적의 해에 근접한 값을 찾는 문제를 일컫는다. 일반적으로 기계학습 분야에서는 비용함수(Cost function)를 최소화 또는 최대화 시키는 모델의 파라미터(parameter)를 구하게 되는데, 이것은 최적화 문제로 정의될 수 있다. -출처 : 모두를 위한 컨벡스 최적화 최적화란? 우리가 원하는 목적을 달성하는 최적의 파라미터를 찾는것! 예를 들어 배부르지 않게 많은 양의 초밥을 먹고싶다고 하는 것도 최적화 문제라고 볼 수 있다. 목적은 초밥 많이 먹기, 파라미터는 초밥 개수, 제약은 배부르지 않기가 된다. 100개를 먹었을 때부터 배가 불렀다면 99개가 최적화된 초밥 양이.. 학습의 종류 Supervised Learning (지도 학습) 데이터와 정답레이블이 주어짐 강아지 사진 - 강아지 레이블 고양이 사진 - 고양이 레이블을 붙여 학습. 결과 값이 강아지/고양이는 이산값이기 때문에 분류(classification)문제. 학생의 공부시간에 시험점수 레이블을 붙여 학습. 공부시간에 따른 시험점수는 연속값이기 때문에 예측(regression)문제 Supervised Learning (비지도 학습) 정답레이블 없이 데이터만 주어짐 강아지 사진과 고양이 사진만 주고 두 종류로 구분하게 하는 클러스터링(Clustering) 딥러닝에서 사용되는 비지도 학습 구조는 Autoencoders가 있다. Reinforcement Learning (강화 학습) 에이전트가 주어진 환경(state)에 대해 어떤 .. 이전 1 다음
