☞ 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..
☞ 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..
☞ 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..
☞ 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..
☞ 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..
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.
☞ 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. ..
Azure Kinect 설치환경 필자의 실행환경은 Window10, 64bit , Azure Kinect SDK 1.4.1 , GPU rtx 2080 max q입니다. Azure Kinect 설치 요구 사항 Color Camera, Depth Camera 사용하는 경우 Window 10 (Version 1803, OS Build 17134) release(x64) 이상 Linux Ubuntu 18.04 (x64) 이상 Seventh Gen Intel® CoreTM i3 Processor (Dual Core 2.4 GHz with HD620 GPU or faster) 4 GB Memory Dedicated USB3 port Graphics driver support for OpenGL 4.4 or Dire..
Kinect v2 설치환경 필자의 실행환경은 Window10, 64bit , Kinect for windows SDK 2.0입니다. Kinect v2 설치 요구 사항 64-bit (x64) processor 4 GB Memory (or more) Physical dual-core 3.1 GHz (2 logical cores per physical) or faster processor USB 3.0 controller dedicated to the Kinect for Windows v2 sensor* DX11 capable graphics adapter** A Microsoft Kinect v2 sensor, which includes a power hub and USB cabling Kinect v2 설..
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