이러한 세상

배경   실세계에서 캡쳐한 포인트 클라우드의 경우에는 single view와 해상도, self occlusion 현상으로 인해 불완전하게 복원될 때가 있다. 기존의 연구들에서는 트랜스포머 인코더-디코더를 이용하여 포인트 하나하나를 입력으로 넣는 방식을 사용하였다. 그러나 이 방식의 경우 컴퓨팅 비용이 클 뿐만아니라 성능 역시 좋지 못하다.  해당 연구에서는 무작위로 흩어져있던 포인트를 하나의 집합으로 묶고, 트랜스포머 인코더-디코더에 넣는 방식(Set-to-Set Translation)을 사용하였다. 그 결과 F-1Score@1% 기준, 기존 모델들을 2배 가량 뛰어넘는 복원 성능을 기록하였다. 알게된 정보(요약)3D 복원에서 포인트 클라우드는 순서가 없는 데이터 이므로 집합으로 묶어서 집합끼리 학습 하..

보호되어 있는 글입니다.

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‘편견’, 편견은 요즘 시대를 살아가는 우리에겐 필수적인 요소로 자리 잡았다. 처리 해야 할 일이 분을 넘어 초 단위로 덮쳐오는 현대인들에게 눈앞에 새롭게 나타난 존재에 대한 판단을 내리는 시간은 사치가 돼버린 지 오래다. ​ 그런만큼 본인이 직접 보거나 들은 내용을 넘어, SNS와 같이 다른 존재를 통해 들은 내용을 총동원해 내 앞의 존재를 내가 알고 있는 무언가로 쉽게 정의내리고 싶어한다. 오늘날 인터넷 사이트나 유튜브와 같은 영상 플랫폼의 댓글을 보면 정치, 종교, 남녀 분쟁 등의 이유로 서로 갈라져 편견에 가득 찬 말들을 내뱉는 걸 어렵잖게 볼 수 있다. 인터넷 댓글 속 편견 섞인 말들을 탄환으로 만든다면 아마 베트남 전쟁 내내 사용된 탄환보다 많을 터다. 『편지』는 살인을 저지른 형과 언제나 형..

저번글에서 말했듯 이번에는 imagenet으로 학습한 VGG16을 이용한 영상 특징 추출과 임베딩 벡터화에 대해 다뤄보려고 합니다. https://i0179.tistory.com/80 (본 시리즈 글은 실수한 부분부터 해결 과정까지 모두 내포하고 있음을 알려드립니다.) 2.1 영상 데이터 셋 RESIZE 영상을 특징 추출하기 이전에 VGG16에 맞는 사이즈로 RESIZE를 해줘야할 필요가 있다. 우선 VGG16의 가장 기본 사이즈인 224x224x3부터 비교를 위해 128x128x3, 64x64x3 사이즈까지도 RESIZE를 해볼 계획을 잡았다. 이후 어떤 사이즈로 RESIZE했을 때 가장 높은 성능이 나올지 비교해볼 생각이다. 2.2 영상 데이터 셋 특징 추출 영상을 RESIZE 했으니 이제 VGG-1..

저번 글에 이어서 이번에는 데이터 셋 확보 및 구성 방법에 대해 얘기해보려 합니다. https://i0179.tistory.com/80 (본 시리즈 글은 실수한 부분부터 해결 과정까지 모두 내포하고 있음을 알려드립니다.) 2.1 데이터 셋 구성 방법 먼저 본격적으로 들어가기 앞서 데이터셋이 어떻게 구성되는지부터 설명하고 들어가 보고자 한다. 아래 사진은 본 프로젝트에서 양성/음성 데이터 셋을 확보하는 방법에 대해 나타내고 있다. 영상 A와 영상 A에 대한 질문이 쌍을 이루면 양성(positive) 데이터 셋이 만들어진다. 반대로 영상 B와 영상 A에 대한 질문이 만난 것처럼 영상에 해당하지 않는 질문끼리 쌍을 이루면, 음성(negative) 데이터 셋이 만들어진다. 이처럼 양성 데이터 셋과 음성 데이터 ..

논문 제출하는 과정에 만들어놓은 ppt들이 아깝기도 하고, 글 작성일(24.02.22) 기준 아직 진행 중인 프로젝트이기에 한 번 진행 과정을 돌아보기도 할 겸 적어보려고 합니다. (본 시리즈 글은 실수한 부분부터 해결 과정까지 모두 내포하고 있음을 알려드립니다.) 1.1 주제 선정 대학교 인턴 연구원을 시작하고 첫 번째 논문 주제로 뭘 할까 고민하다가 아래의 뉴스를 보게 됐다.

방위사업청 서포터즈로 작성한 두번째 글입니다. 복합장갑, 반응장갑, APS, 슬랫아머에 대해 다뤄봤습니다. 꽤나 심층 깊게 다루면서도 쉽게 풀어뒀으니 링크타고 들어가 보시면 좋을 것 같습니다. 전차의 맷집은 어디서 나오는 걸까? 전차 장갑에 대한 모든 것! 전차의 맷집은 어디서 나오는 걸까? 전차 장갑에 대한 모든 것! 안녕하세요. 방위사업청 다가온 13기 이주... blog.naver.com

KF-21이 가진 1,000여 개의 눈! 국산 AESA 레이다의 성능은? 안녕하세요. 방위사업청 서포터즈 13기 이주형입니다. 올해 3월 4일, 국산 AESA 레이다를 장착한 KF-... blog.naver.com 방위사업청 서포터즈로서 작성한 첫 글이 올라왔네요. 많은 관심 부탁드립니다!!

당신 앞에 주어진 푸딩 '당신은 행복하신가요?' 길가를 지나며 흔히 볼 수 있는 문구에 "아니요"라고 당당히 말할 수 있다. 당장 나의 앞에 주어진 선택들은 모두 힘들고, 귀찮고 그것도 아니라면 하나 같이 지루한 것들이니까. 더 이상 고민하기 싫고, 실패를 경험하기도 싫으니까. 인생은 푸딩과 같아서 씁쓸한 부분마저 먹어야 한다. 누군가는 혀를 파고드는 불쾌한 맛에 푸딩 먹기를 그만둘 수도 있다. 하지만 푸딩의 달콤한 부분은 먹지 않고선 맛볼 수 없다. 지금 당신은 어떤 삶을 살고 계신가요? 지루하거나 달갑지만은 않은 삶일지도 모르죠. 하지만 별 볼 일 없어 보이는 삶 속에도 행복은 어떤 모양새로든 존재합니다. 항상 당신의 곁에 있어왔고, 떠나지 않았습니다. 가족과 함께 식사하는, 연인과 함께 여행을 떠날..