합성곱 신경망(Convolutional neural network : CNN)이란?

합성곱 신경망(Convolutional neural network : CNN)이란?

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. CNN(Convolutional neural network)은 CNN은 데이터에서 패턴을 학습하고 이미지를 분류하기 때문에 특징을 수동으로 입력할 필요가 없다 때문에 컴퓨터 비전(computer vision)에서 많이 사용된다. CNN 네트워크로 VGG, GoogleNet, ResNet, Yolo 등이 있다. Fully-connected neural networks(FNN)의 문제점과 CNN Fully-connected neural networks(FNN)은 그림1(좌) 처럼 한 계층의 모든 뉴런을 다른 계층의 모든 뉴..

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  • · 2021. 1. 8.
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Convolutional Pose Machines (CPM)

Convolutional Pose Machines (CPM)

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. 요약 CPM은 선행 연구 구조(pose machine)에 CNN(convolutional neural networks)을 추가하여 Pose estimation한다. CPM은 지역적인 정보(receptive field)를 local한 영역에서 global한 영역으로 확대하여 다른 부위와의 관계를 고려한 모델이다. 각 신체 부위에 대한 2차원 confidence map(belief map = heat map)을 반복적으로 생성하고 다음 입력값으로 넘겨 보다 개선된 탐지가 가능하다. 또한 Gradient vanishing 문..

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  • · 2021. 1. 5.
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Pose Machines: Articulated Pose Estimation via Inference Machines

Pose Machines: Articulated Pose Estimation via Inference Machines

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. 용어 정리 Part 추정하고자 하는 사람의 관절 (head, neck , ankle 등) Confidence map part가 해당하는 위치에 있을 확률을 heatmap으로 표현했다. 붉은색일 수록 해당 위치에 part가 있을 확률이 높다고 예측하는 것이다. 입력 이미지 크기와 동일 크기의 map으로 각 Part마다 1장씩 할당된다. Image patch 전체 이미지 중 특정 location z 픽셀 주위의 일정 영역(local image) Level( l : 1~ l) image patch 크기를 나타내는 인덱스 $x..

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  • · 2020. 12. 30.
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DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. DeepPose는 논문 제목에서도 알 수 있듯이 DNN 기반의 Human Pose Estimation 방법을 제안한다. Pose Estimation 분야에 최초로 DNN을 적용하여 SOTA를 달성했다. 논문은 Cascade방식의 딥러닝 회귀문제로 높은 정확도를 얻었다. 딥러닝을 classification(분류)에만 사용하였는데, Regression(회귀)문제에도 훌륭하게 적용할 수 있다는 것을 보여준 논문이다. Pose Estimation 분야에서 CNN이 적합한 이유는 다음과 같다. 첫 번째로 관절 위치 예측시에 이미..

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  • · 2020. 12. 25.
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Human Pose estimation 관련 데이터 셋

Human Pose estimation 관련 데이터 셋

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. 2D Pose Estimation Data set 2D Pose Estimation 논문에서는 주로 아래와 같은 데이터 셋이 사용된다. 이 중에서도 MPII 데이터 셋와 COCO데이터 셋으로 평가가 많이 이루어진다. AI Challenger 데이터 세트는 다른 데이터 셋를 평가 할 때 최종 모델의 성능을 향상시키는 데 사용된다. Leeds Sports Pose (LSP) : Flickr(사진 공유 사이트)에서 단일 인물이며 스포츠 경기 중인 이미지를 수집하여 만든 데이터 셋으로 2,000장의 사진을 가지고 있다. 이미지..

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  • · 2020. 12. 2.
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Human Pose Estimation 기초 이론 정리 및 설명

Human Pose Estimation 기초 이론 정리 및 설명

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. Basics Pose Estimation은 이미지나 비디오에서 사람의 관절(key point -Head, Neck, Sholder, Elbow, Wrist, Hip Knee, Ankle 등)이 어떻게 구성되어 있는지 위치를 측정(Localization)하고 추정하는 문제이다. Pose Estimation은 2D Pose Estimation, 3D Pose Estimation으로 나눌 수 있다. 2D Pose Estimation은 RGB 이미지에서 픽셀 공간의 각 관절에 대한 2D Pose(x, y)좌표를 추정한다. 3D..

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  • · 2020. 10. 30.
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NMS(Non-maximum Suppression)

NMS(Non-maximum Suppression)

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. NMS란? 일반적으로 Input image가 Object detection 알고리즘을 통과하면 Object에 bbox(Bounding box)가 그려지며 어떤 물체일 확률 값(Score)값을 가지게 된다. 이때 아래 그림 처럼 한 가지Object에 많은 bbox가 생긴다. 동일한 Object에 여러개의 bbox가 있다면, 가장 스코어가 높은 박스만 남기고 나머지를 제거하는 것이 NMS(Non-maximum Suppression)라 한다. NMS Input : B - bbox list S - bbox의 confidence..

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  • · 2020. 10. 21.
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yolo v3,v4 _cudaPushCallConfiguration 오류

yolo v3,v4 _cudaPushCallConfiguration 오류

Darknet을 Build 할 때 다음과 같은 오류가 나는 경우가 있다. 이 오류는 CUDA의 버전이 달라서 나오는 오류이다. 해결방법은 간단하다. C/C++ 추가 디렉터리 설정 부분과 링커 추가 디렉터리 설정 부분의 CUDA 버전을 똑같은 버전으로 맞춰주면 된다.

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  • · 2020. 8. 12.
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yolo v3,v4 window CUDA xx.x props 프로젝트를 찾을 수 없습니다.

yolo v3,v4 window CUDA xx.x props 프로젝트를 찾을 수 없습니다.

Yolo CUDA xx.x props 오류 해결 방법 Darknet을 Build 할 때 다음과 같은 오류가 나는 경우가 있다.이 경우 CUDA를 먼저 다운로드하고 Visual Studio를 받는 경우 나오는 오류이다. 그래서 CUDA를 전부 삭제하고 다시 받는 경우가 있는데 그런 방법이 아닌 아래처럼 해결이 가능하다. 아래 그림에서 보이는 것처럼 10.0props 프로젝트를 찾을 수 없다는 오류가 나온다. 이 경우 아래의 그림에서 알려주는 경로 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomiza tions 로 들어간다. 이곳에 CUDA 10.0props 관련 파일을 넣어주면..

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  • · 2020. 8. 12.
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YOLO(You Only Look Once)란?

YOLO(You Only Look Once)란?

☞ 문서의 내용은 가장 하단 참고문헌 및 사이트를 참고하여 필자가 보기 쉽도록 정리한 내용입니다. ☞ 틀린 내용 및 저작권 관련 문의가 있는 경우 문의하시면 수정 및 삭제 조치하겠습니다. YOLO란? YOLO는 You Only Look Once의 약자로 Object detection 분야에서 많이 알려진 모델이다. 처음으로 one-stage-detection방법을 고안해 실시간으로 Object Detection이 가능하게 만들었다. 현재 YOLO, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5까지 나왔다.(YOLOv4, YOLOv5는 YOLO의 저자와 다른 개발자이다.) 모델마다 변화에 따른 장단점이 있다. YOLO 특징 및 장단점 Yolo의 첫 번째 특징은 이미지 전체를 한번만 보는 것이다. ..

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  • · 2020. 7. 28.
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