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[GNN] NGNN 논문 리뷰Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2021. 4. 5. 16:02
- Dressing as a Whole: Outfit Compatibility Learning Based on Node-wise Graph Neural Networks - 해당 논문은 2019년에 "Zeyu Cui et al."이 제안 - 출판한지 2년이 지났음에도 Polyvore task(Recommendation task)에서 SOTA를 기록 링크: dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3308558.3313444 Dressing as a Whole: Outfit Compatibility Learning Based on Node-wise Graph Neural Networks | The World Wide Web Conference ABSTRACT With the rapid developm..
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[GAN] Pixel-Level Domain Transfer(DTGAN) 논문 리뷰Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2020. 8. 6. 17:41
논문: https://arxiv.org/pdf/1603.07442.pdf ※ 참고로 위 논문은 2016년 논문 1. Abstract 위 논문에서 제시하는 모델은 input domain을 semantic level의 target domain으로 전송하고, pixel level의 target image를 생성한다. 실제 target image를 생성하기 위해 real/fake discriminator(GAN)를 사용했을 뿐만 아니라, 생성된 이미지를 입력 이미지와 관련시키기 위해 새로운 domain transfer를 도입시켰다. 2. 서론 이 논문의 연구 배경은 옷장 앞에서 무엇을 입으면 좋을지 옷걸이에 걸린 옷을 보고 자신의 이미지를 두뇌로 상상하는데에서 시작됐다. 즉, 논문의 초점은 딥러닝을 활용하여 시..
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[Inpainting] Context Encoder(CE) 원리Deep-Learning/[Vision] 논문 리뷰 2020. 5. 26. 01:44
논문 : arxiv.org/pdf/1604.07379.pdf 1. Image inpainting이란? 영상 인페인팅(image inpainting)은 영상에서 훼손된 부분을 복원하거나 영상 내의 불필요한 문자나 특정 물체를 제거한 후 삭제된 영역을 자연스럽게 채우기 위해 널리 사용되는 기법이다. 쉽게 말해, 이미지의 일부분이 누락되어있어도 사람은 비워져있는 부분을 유추할 수 있기에 이를 아래 사진과 같이 "딥러닝 기술을 응용하여 복원하겠다." 라는 의미이다. 2. Image inpainting 기법 - CE(Context Encoder) 1) Intro(조금 더 자세히) 논문에서 제안하는 context encoder는 context 기반의 픽셀 예측을 통해 비지도 학습된 이미지 학습 알고리즘이다. Aut..
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[Semantic Segmentation] Mean Intersection over Union(MIoU)Deep-Learning/[Vision] 이론 2020. 3. 9. 16:50
출처 : http://ronny.rest/tutorials/module/localization_001/iou/ MIoU - Mean Intersection over Union 세그멘테이션 분야에서 가장 흔하게 쓰이는 평가지표인 MIoU에 대해 설명하겠다. 0. MIoU 정의 Segmentation과 Object detection에서 가장 빈번하게 사용되는 성능척도인 MIoU(Mean Intersection over union)는 IoU 값에 대한 평균값이다. 1. IoU - Intersection over Union IoU에 대한 정의는 아래와 같다. 쉽게 이야기하면, "Segmentation된 한 장의 이미지에 대해 성능을 평가하고 싶다."라고 한다면 IoU 값을 계산하면 되고 "여러 장의 이미지에 대..
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[Mask R-CNN] Balloon.py 트레이닝(Window10)Deep-Learning/[Vision] 실습 2020. 2. 24. 19:38
Python/Tensorflow/Keras를 이용한 Mask RCNN : https://github.com/matterport/Mask_RCNN 0. 개요 Mask R-CNN에 대해 알아보고 Sample Code인 Balloon.py를 트레이닝 시킨다. 트레이닝 후 얻은 가중치를 이용해 풍선 부분을 segmentation 한 결과를 보여준다. 1. 준비 상단 Mask R-CNN github에서 위와 같이 파일을 다운로드(gitclone을 쓰시는 분들 제외)를 한 후, requirements.txt에 있는 모든 라이브러리를 다운받는다. 다운을 받을 땐, root directory에 다운받고 anaconda를 활용하여 다운받는다. 다운이 다 되면 setup.py를 통해 pre-trained COCO weig..