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*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "영상 분석(Video Analysis) 이란? - Tracking"을 보시기 전에 kmhana.tistory.com/20 영상 분석(Video Analysis) 이란? - 기본 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 이미지 분석(Image Analysis)을 연구하거나, 산업에 적용하다 보면 영상 분석(Video Analysis)에 대해서 종종 접하게 됩니다. 영상 분석을 접할 기회가 적은 편이고, ' kmhana.tistory.com 를 먼저 보시면서, Video Analysis의 기본적인 개념에 대해서, 참고하시는 것을 추천드립니다. 비디오(영상) 분석의 핵심 요소 : 1. Object Detection 2. Object Tracking 3. Action Clas..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 3. Metric Learning을 위한 딥러닝 - 번외 편 - Attention arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf CBAM(Convolutional Block Attention Module) 논문을 중심으로 소개드리고자 합니다. CGD 논문 소개[ kmhana.tistory.com/19?category=842461 ] 이후, 어떤 Metric Learning관련 논문을 소개해 드릴까 고민하던 중에 CBAM(Convolutional Block Attention Module) 논문을 선정했습니다. 이전에 소개해 드린 Learning Loss for Active Learning 논문을 쓴 루닛(Lunit)에서 kmhana.tistory.com/10?cat..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 2. Metric Learning을 위한 딥러닝 - Multi-Grain - CGD(Combination of Multiple Global Descriptors) arxiv.org/pdf/1903.10663v4.pdf CGD 논문을 중심으로 소개드리고자 합니다. Global Descriptor(SPoc, MAC, GeM)를 병렬로 연결하는 CGD 모델의 특성상, kmhana.tistory.com/18?category=842461 Metric Learning 이란 - Feature 추출 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - Feature 추출"을 보시기 전에 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Im..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 이미지 분석(Image Analysis)을 연구하거나, 산업에 적용하다 보면 영상 분석(Video Analysis)에 대해서 종종 접하게 됩니다. 영상 분석을 접할 기회가 적은 편이고, '이미지 분석하는 것도 힘든데.. 영상분석이라니..'라는 막연한 두려움 때문에, 그동안 다루지 못했었습니다. 이번 기회에 영상 분석에 대한 진입장벽을 낮추고자, "영상 분석이 무엇인가?"를 주제로 다루겠습니다. ( 오히려, 이 글이 영상분석에 대한 진입장벽을 높이지 않길 기도하면서.. ) heartbeat.fritz.ai/computer-vision-from-image-to-video-analysis-d1339cf23961 Computer Vision and Deep Learning: ..

☆딥러닝 공부를 위해서 꼭 읽어야 할 논문(사이트)들의 리스트를 정리해보고자한다. 순수히 개인적인 의견으로, 사용자의 관점에서 평가했다. 실제 AI 프로젝트를 진행할 때 도움이 되었던 논문들을 중심으로 우선순위를 작성했다. * 지표 : 1. 논문의 중요성 : 마일드스톤, 인용, 중요저자 등 2. 실용성 : 실제 모델 개발 시, 활용도 * 참고사이트: 1. github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 2. github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers 3. paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet Papers with Code - ImageNet B..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - Feature 추출"을 보시기 전에 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Image Retrieval) 이란? - 기본 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인 Deep Lea.. kmhana.tistory.com 를 먼저 보시면서, Metric Learning의 기본을 잡고 가시는 걸 추천드립니다. 이번에는 1.2) Feature를 어떻게 처리할 것인가? 1. 어떻게 뽑을 것..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - 학습 방법(Loss)"를 보시기 전에 1) Metric Learning 이란 - 기본 2) [논문요약] Deep Face Recognition : A Survey - ① 탄 순서로 먼저 보시는 걸 추천 드립니다. Metric Learning 이란 - 기본 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Image Retrieval) 이란? - 기본 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인..

Abstract 딥러닝 발전은 얼굴인식(Face Recognition)을 상당히 개선 시켰다. 1. Network Architecture와 Loss function 2. "one-to-many augmentation"와 "many-to-one normalization" 카테고리로 나눈 후, 모델 학습 및 평가에 사용되는 데이터베이스를 비교한다. 3. 기타 응용 FR 기술을 다룸 4. 기술적 과제와 유망한 방향성을 강조함 Introduction 얼굴인식(Face Recognition)은 신원 인증을 위한, 생체인식 등에서 널리사용되는 분야다. 얼굴인식의 발전은 1990년 부터의 4단계의 주요 기술 변화가 일어나면서 발전했다. ※ 얼굴 인식의 발전 과정 - 세부 설명 더보기 ※ 얼굴 인식의 발전 과정 - 세..

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인 Deep Learning 적용을 위한 시작 'Deep Learning을 실산업에 적용할 때 가장 큰 문제가 무엇일까?' 라는 질문에 주저없이 답변 드릴 수 있다. 첫번째도, 데이터와 레이블링 두번째도, 데이터와 레이블링 세번째도, 데이터와 레이블링 kmhana.tistory.com 우여곡절 끝에, 데이터를 모아서 딥러닝을 학습하려고 봤더니 문제가 생겼습니다. 매일 분류해야 되는 대상이 변경된다는 겁니다. 분류(class) 대상이 매일 바뀌는 경..

* 크롬으로 보시는 걸 추천드립니다 * 2. 딥러닝을 위한, Active Learning - Core-set : kmhana.tistory.com/6?category=838050 - Loss for Active Learning : kmhana.tistory.com/10?category=838050 - Discriminative Active Learning(DAL) : kmhana.tistory.com/12 파트가 끝나고, 오늘은 Active Learning에서 조금은 편한 주제로 작성하려고 합니다. 서론 딥러닝을 개발하다 보면, 필수적을 맞닥뜨리는 문제는 1. 데이터를 어떻게 얼마나 획득을 하는가? 2. 어떻게 레이블링 할 것인가? - ( 누가? 얼마나? 비용은 누가?) 라는 문제와 부딪힙니다. 딥러닝을..