반응형 Computer Vision21 [Code] XNect 이번 포스트는 3D Pose Estimation과 관련된 XNect이라는 논문을 PyTorch를 이용해 구현해볼 것입니다. 우선, Pose Estimation과 XNect이라는 논문에 관한 내용은 다음 포스트를 참조해주세요. [Pose Estimation] 2D/3D Pose Estimation에 관한 내용 Computer Vision과 관련된 AI, Deep Learning 분야에서 거의 필수적으로 다루는 주제가 있습니다. 바로 Pose Estimation인데요. 이번 포스트에서는 이 Pose Estimation에 관한 내용을 다루고자 합니다. Pose Estimation mj-thump-thump-story.tistory.com [Model] VNect과 XNect 이번 포스트는 Pose Estima.. 2023. 4. 4. [Code] VNect 이번 포스트는 3D Pose Estimation과 관련된 VNect이라는 논문을 TensorFlow를 이용해 구현해 볼 것입니다. 우선, Pose Estimation과 VNect이라는 논문에 대한 내용은 다음 포스트를 참조해주세요. [Pose Estimation] 2D/3D Pose Estimation에 관한 내용 Computer Vision과 관련된 AI, Deep Learning 분야에서 거의 필수적으로 다루는 주제가 있습니다. 바로 Pose Estimation인데요. 이번 포스트에서는 이 Pose Estimation에 관한 내용을 다루고자 합니다. Pose Estimation mj-thump-thump-story.tistory.com [Model] VNect과 XNect 이번 포스트는 Pose Es.. 2023. 3. 13. [Model] VNect과 XNect 이번 포스트는 Pose Estimation과 관련된 논문 중 하나인, VNect과 XNect이라는 것에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 해당 논문은 RGB 카메라를 통해 사람의 자세를 추정하는 방법을 다룬 것입니다. 우선, 각 논문은 다음 링크를 참조해 주세요. VNect (Real-Time 3D Human Pose Estimation With A Single RGB Camera) VNect: Real-time 3D Human Pose Estimation with a Single RGB Camera We present the first real-time method to capture the full global 3D skeletal pose of a human in a stable, temporally c.. 2023. 3. 13. [Model] SSD (Single Shot Detector) 이번 포스트에서는 YOLO와 비슷한 계열이며, 많이 활용되는 모델 중 하나인 SSD에 대해 다뤄보고자 합니다. 우선, SSD에 대한 논문은 다음과 같습니다. SSD: Single Shot MultiBox Detector We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over different aspect ratios and scales per feature map location. At arxiv.org SSD는 Sin.. 2023. 3. 2. [Model] YOLO v1 Object Detection을 수행할 때, 많이 사용하는 Model 중 하나인 YOLO에 대해 작성해보고자 합니다. 우선, YOLO는 Joseph Redmon이 v1 ~ v3까지 개발을 진행하였고 이후 버전들은 꾸준히 다른 여러 개발자들에 의해 발표되고 있습니다. 각 버전에 대한 논문은 다음과 같습니다. (2023년 2월 기준으로는 YOLO v8까지 발표된 것 같습니다.) YOLO v1 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detec.. 2023. 2. 23. [Model] R-CNN 이번 포스트는, Object Detection의 초기 Model인 R-CNN에 대해 간단히 정리해보고자 합니다. 우선, R-CNN에 대한 논문은 다음과 같습니다. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Object detection performance, as measured on the canonical PASCAL VOC dataset, has plateaued in the last few years. The best-performing methods are complex ensemble systems that typically combine multiple low-level image featu.. 2023. 2. 23. [Model] FPN 이번 포스트에서는 FPN이라는 Network에 대해 정리해보고자 합니다. 우선, FPN에 대한 논문은 다음과 같습니다. Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper, w arxiv.org 이미지에 포함되어 있는 다양한 크.. 2023. 2. 22. [OpenCV] Landmark를 이용한 Face Mapping 수행 Unity와 같은 게임 엔진이나 OpenGL과 같은 Graphics Library를 이용하지 않고, 어떠한 2D Image를 Camera Image에 Mapping 시키는 방법에 대해 다뤄보고자 합니다. 요즘 정말 흔하게 얼굴 이미지에 어떠한 이미지(Filter 등)를 덮어 씌워 웃긴 모습을 만들거나 하는 등의 작업을 많이 수행하고는 합니다. 이러한 작업은 보통, Face Landmark를 Detection 하여 해당 Position Data를 이용해 구현합니다. 이때, Face Landmark를 Detection 하고 해당 Data를 이용해 어떠한 연출을 부과할 때는 그래픽 관련 라이브러리나 Tool을 사용하곤 합니다. 그러나 이번 포스트에서는 순수 OpenCV만을 이용해 Image를 Mapping 해.. 2023. 2. 16. [Pose Estimation] 2D/3D Pose Estimation에 관한 내용 Computer Vision과 관련된 AI, Deep Learning 분야에서 거의 필수적으로 다루는 주제가 있습니다. 바로 Pose Estimation인데요. 이번 포스트에서는 이 Pose Estimation에 관한 내용을 다루고자 합니다. Pose Estimation이란 무엇일까요? 사전적 정의로는 Computer Vision의 한 분야로 Object의 Position과 Orientation을 Detection하고자 하는 분야를 의미합니다. 좀 더 예시적으로 말한다면 위의 이미지와 같이 이미지 속에 위치한 사람의 Skeleton을 추정하는 것을 의미합니다. 보통 2D와 3D Pose Estimation으로 나누어 지는데, 2D는 결과값으로 각 신체부위의 X, Y 좌표를 반환하고, 3D는 결과 값으로 .. 2023. 2. 15. [Model] Grad-CAM Model 내부에서 Object Detection등과 같은 연산을 진행할 때, 어느 곳이 활성화되어서 Detection을 수행하는지에 대해 확인할 수 있는 방안이 필요할 수도 있습니다. 이를 위한 Grid-CAM 부분을 정리하고자 합니다. CAM 학습 이미지와 이에 대한 Label만 있는 상황에서 DL Model이 Image의 어느 부분을 보았는지를 알고 싶을 때, 학습 이미지와 이에 대한 Bounding Box만 있는 상황에서 각 Pixel에 대한 Label을 알고 싶을 때가 있습니다. 위와 같은 상황은 학습할 이미지에 대한 정보보다 예측해야 할 정보가 더 디테일한 경우라고 할 수 있고, 이를 Weakly Supervised Learning이라고 하는데, 이는 CAM을 통해서 알 수 있습니다. CAM은.. 2023. 2. 15. [OpenCV] 특정 영역 지정 후 해당 영역에서 이미지 비교 이번 포스트에서는 이미지 비교를 수행해보고자 합니다. 특정 영역을 추출한 후, 해당 영역과 어떠한 기준이 되는 이미지를 비교해 볼 예정입니다. 예전 포스트에 두개의 이미지를 비교하는 부분을 다룬 적이 있습니다. 해당 포스트는 다음과 같습니다. [Image Comparison] 두 이미지의 일치율 비교 두 개의 이미지를 비교하는 방법에 대해 다루고자 합니다. Deep Learning 방식은 아니고 전통적인 방식을 통해 수행해볼 것입니다. 두 가지 방법을 통해 이미지를 비교해볼 것입니다. 첫 번째 방법 mj-thump-thump-story.tistory.com 아무튼 위 포스트에서는 무작정 Input 된 2개의 이미지를 비교하는 방식이었습니다. 그러나 이번 포스트에서는 비교를 위한 특정 영역을 선택하고 해당.. 2023. 2. 2. [OCR] [Tesseract - 4] Tesseract로 OCR 수행 후 특정 Text 추출 이전 포스트에서는 Contour를 통해 OCR하고자 하는 영역을 Crop 하고 OCR을 수행하도록 하였고 그런대로 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다. 그러나 Image를 Text로 바꾸기만 하였을 뿐 Text Data를 딱히 이용하지는 못했습니다. 이번 포스트에서는 이러한 기능을 구현해 보고자 합니다. 우선, 이전 포스트 내용은 다음 링크를 참고해주세요. [OCR] [Tesseract - 3] Image Processing 진행 후 Tesseract로 OCR 수행 이전 포스트에서 Tesseract를 이용하여 OCR을 수행했습니다. 깨끗한 이미지에서는 OCR이 제대로 수행되었지만 실생활에서 사용되는 이미지들에서는 OCR이 제대로 수행되지 않았습니다. 이번 포스트 mj-thump-thump-story.tist.. 2023. 1. 18. [OCR] [Tesseract - 3] Image Processing 진행 후 Tesseract로 OCR 수행 이전 포스트에서 Tesseract를 이용하여 OCR을 수행했습니다. 깨끗한 이미지에서는 OCR이 제대로 수행되었지만 실생활에서 사용되는 이미지들에서는 OCR이 제대로 수행되지 않았습니다. 이번 포스트에서는 전처리 과정을 수행하여 OCR이 제대로 수행될 수 있도록 해볼 예정입니다. 우선, Tesseract를 통해 간단이 이미지를 OCR 해보았던 이전 포스트는 다음과 같습니다. [OCR] [Tesseract - 2] Python 환경에서 Tesseract 예제 수행 앞서 OCR 수행을 위한 Tesseract 설치를 수행했습니다. 이번 포스트에서는 실제로 Tesseract를 이용해서 OCR를 수행해 볼 것입니다. 우선, Tesseract가 준비되어 있지 않다면, Tesseract 실행을 위한 환경 조 mj-t.. 2023. 1. 17. [OCR] [Tesseract - 2] Python 환경에서 Tesseract 예제 수행 앞서 OCR 수행을 위한 Tesseract 설치를 수행했습니다. 이번 포스트에서는 실제로 Tesseract를 이용해서 OCR를 수행해 볼 것입니다. 우선, Tesseract가 준비되어 있지 않다면, Tesseract 실행을 위한 환경 조성 및 설치 방법에 대해 설명된 포스트를 참고해 주세요. Tesseract 설치 방법 [OCR] Tesseract Windows 환경에 셋업 OCR과 관련된 주제를 다뤄보고자 합니다. OCR을 수행하기 위해 Tesseract라는 것을 이용해 볼 것이며, 이에 대한 내용은 시리즈로 작성될 예정입니다. 우선, Tesseract라는 것은 무엇인지에 대해서 설명 mj-thump-thump-story.tistory.com 이제, 본격적인 Test를 진행해 봅시다. 다음과 같은 이미.. 2023. 1. 12. [OCR] [Tesseract - 1] Tesseract Windows 환경에 셋업 OCR과 관련된 주제를 다뤄보고자 합니다. OCR을 수행하기 위해 Tesseract라는 것을 이용해 볼 것이며, 이에 대한 내용은 시리즈로 작성될 예정입니다. 우선, Tesseract라는 것은 무엇인지에 대해서 설명하도록 하겠습니다. Tesseract(테서랙트)는 광학 문자 인식 엔진입니다. 이 소프트웨어는 1995년 문자 정확도 측면에서 3대 OCR 엔진에 속했으며 때문에 OCR과 관련된 정보를 검색하다 보면 쉽게 찾을 수 있습니다. 다양한 운영체제를 지원하기에 Linux, Mac OS X, Windows에서 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 언어(= 100개 이상)를 제공합니다. 다만, GPU를 지원하지 않기 때문에 속도가 좀 느린 편입니다. 이 글을 작성하는 일자를 기준으로 Major가 되는 버전은.. 2023. 1. 12. 이전 1 2 다음 반응형
