위성영상에 대한 이해 There are four types of resolution in the satellite image industry:Spatial Resolution: The real-world metric represented by one pixel.Spectral Resolution: The ability to measure specific bands or wavelength ranges.Radiometric Resolution: The number of bits representing the variety of colors (e.g., 8-bit = 2^8 = 256 levels, ranging from 0 to 255).Temporal Resolution: The time interval required to.. 2024. 7. 5. SLAM의 input과 output에 대해 알아보자 우선 다양한 종류의 data를 종합하여 environment를 조성한다는 것을 이해해야 한다. DATA Input 1. LIDAR(light detection and ranging)- Data : Distance Measurements in the form of point clouds.- Usage : Provides highly accurate spatial information, useful for building detailed maps. 2. cameras- Data : Vsual information in the form of images or video streams.- Usage : Used in visual SLAM to extract features from the environment... 2024. 6. 18. SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 관련 개념정리 SLAM은 이름에서부터 알 수 있듯 Localization과 Mapping을 동시에 하는 알고리즘이다. Key concpets of SLAM1. Localization : Determining the position and orientation of the robot within the map. (map상에서 robot의 위치와 방향을 결정)2. Mapping : building a map of the environment using sensor data. (sensor data를 이용한 주변 공간의 map 생성)3. Sensors : Typically involves various types of sensors, such as Lidar, cameras. IMUs(Inertial measurement .. 2024. 6. 18. [폰트 비교] 폰트별 느낌을 보고싶어! https://www.myfonts.com/pages/tags/compare-fonts Compare Fonts | MyFonts www.myfonts.com이런식으로 내가 원하는 문구에 대한 폰트별 비교를 해보고싶은데 어디 없을까 여깄넹.. https://www.koreafont.com/fonts/list/ 한글마을 - 한글폰트 비교/검색모두가 찾아보는 한글디자인,오래오래 보고 싶은 글씨로 가득담았습니다.www.koreafont.com https://fonts.google.com/ Browse Fonts - Google FontsMaking the web more beautiful, fast, and open through great typographyfonts.google.com 구글이 안했을.. 2024. 5. 23. BoostCamp 전체 경험 정리 BoostCamp의 기간은 총 3단계로 나눌 수 있다. 첫번째로 기초적인 지식을 배양하는 단계 두번째로 실제 Task를 풀어보는 단계 세번째로 문제정의부터 해결까지 전체 싸이클을 경험해 보는 단계이다. 중점적인 경험은 두번째와 세번째 단계로 볼수 있는데, 두번째 실제 Task를 풀어보는 단계에서 Computer Vision 부문의 교육생들을 Classification, Object Detection, OCR, Segmentation 총 네개의 과제를 팀프로젝트 형식으로 진행하게 된다. Classification의 경우 총 3개의 type, 각각 3,3,2개의 class로 이뤄져 총 18개의 클래스를 분류하는 문제였는데, 이때는 보통 특별히 다른 기술이 들어가는 것이 아닌, EfficientNet계열의 모.. 2024. 4. 22. 포트폴리오 습작1 2024. 4. 12. [linux] 저장공간 관리 어디에 무슨파일이 얼마나 용량을 차지하고있는지 확인 sudo du -ah /home/ | sort -rh | head -n 10 리스트로 터미널에 출력된다 2024. 3. 14. 2012년의 유물을 chatGPT가 정돈해줬다! It's great that you're thinking about becoming a remarkable individual in today's world. To achieve your goal of being a truly remarkable man, I'll break it down into some key steps and provide multiple perspectives: 1. Develop Leadership Qualities: (1) Adaptability: Being a leader who bridges generational gaps requires adaptability. Stay open to new ideas and technologies, and be willing to lea.. 2024. 1. 25. 2012년의 유물(과제였던것 같다) 진짜 개웃기다 ㅋㅋ 1⃣멋진남자란 시대를 초월함과 동시에 그 시대를 반영 하는 리더 멋진남자! 당신의 머릿속에 멋진 남자 하면 떠오르는 사람이 누구인가? 그 사람은 현 시대의 인물일수도, 과거의 인물일수도 있다. 왜 그럴까? 그 이유는 낭중지추,군계일학 즉, 아무리 열악한 상황이던 아무리 쉬운상황이던 시대를 대표하는 뛰어난 모습을 가지고 현대에 회자되고 후대에도 회자 될것이기 때문이다. 내가 생각하는 멋진 남자는 바로 이순신장군님 이다 왜냐하면 그는 약 500년 전 수적 열세에 굴하지 않는 용기와 기가 빠진 병사들의 사기를 올려주고 용기를 북돋아 주는 리더쉽 그리고 거북선을 만드는 등의 철저히 준비된 세상을 바라보는 눈을 가지고 열악한 상황 속에서 일본의 침범을 막아내는데 가장 큰 공헌을 했기 때문이다. 또 다른 멋진남자는.. 2024. 1. 25. Details of Detection R-CNN 1. Input image 2. Extract Region proposals - (sliding window, selective search) 3. Compute CNN features 4. Classify Regions SPPNet 1. Input image 2. Compute CNN features 3. Spatial pyramid pooling 4. Classify Regions Fast R-CNN 1. Inpute image 2. Compute CNN features 3. RoI projection (feature map의 RoI계산) 4. RoI Pooling을 통해 일정한 크기의 feature 추출 5. Classify Regions + Bounding Box Regressor(Sm.. 2024. 1. 3. Object Detection! 성능평가의 개념 mAP(mean aveage precision) mAP를 계산하기 위해 필요한 개념 - confusion matrix Ground Truth Prediction 1 0 1 TP(True Positive) FN(False Negative) 0 FP(False Positive) TN(True Negative) - Precision & Recall Precision=TPTP+FP=TPAll detection - positive중에 맞춘 positive를 찾는것 Recall=TPTP+FNTPAll Ground Truths - 정답에 가까운 의미 - PR curve Ground Truth: 10개 Pre.. 2024. 1. 3. streamlit # Introduction to Streamlit Streamlit is a powerful tool for building web services, especially useful for data scientists and analysts. It simplifies the process of turning data scripts into shareable web applications. ## Key Features of Streamlit - **Ease of Use:** Rapid prototyping directly from Jupyter notebooks. - **Web Development Skills Not Required:** Simplifies the web development proces.. 2023. 12. 29. Docker란 무엇이냐.. 1. Docker 소개 > - 가상화란? - 가상화는 서비스 운영에 사용하는 서버와 로컬 환경의 차이를 극복하는 개념입니다. Local 환경은 윈도우일 수 있고, 서버 환경은 Linux일 수 있습니다. 이 때문에 라이브러리, 파이썬 등을 다르게 설치해야 합니다. > - Docker 등장 전 - 가상화 기술로 VM(Virtual Machine)을 사용했습니다. VM은 호스트 머신 위에 OS를 포함한 가상화 소프트웨어를 두는 방식입니다. 하지만 VM은 자원을 많이 사용하고 무겁다는 단점이 있습니다. > - Docker 소개 - Container 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 2013년에 오픈소스로 등장한 도구입니다. 컨테이너에 기반한 개발과 운영을 빠르게 확장합니다. Docker Image는 컨테이너를 실행.. 2023. 12. 27. Multi-modal learning 1. Over of multi-modal learning(다중 감각) Challenge (1) - Different representations between modalities (2) - Unbalance between heterogeneous feature spaces - 1:N matching가능성 (3) - May a model be biased on a specific modality Desipite the challenges, multi-modal learning is fruitful and important Matching : 서로 다른 데이터 타입을 공통된 space로 match Translating : 하나의 데이터타입을 다른 데이터 타입으로 translate Referencing : 서.. 2023. 12. 7. Circumstances Dominance "Under similar circumstances is more powerful than personality." This concept made me reflect on the importance of having the right skills and knowledge to tackle various situations in life. I used to believe that one's personality traits were the most defining aspect of an indiviual. While personality is undoubtedly essential, I now understand that it's not enough on its own. It's under challen.. 2023. 12. 7. cGAN(conditional generative model) what is cGAN? Translating an image given "condition" P(X|condition) condition을 따르는 확률분포를 학습하는 것 Generative model vs Conditional generative model - Generative model generates a random sample - Conditional generative model generates a random smaple under the given "condition" Example of conditional generative model P(high resolution audio|low resolution audio), P( English sentence|.. 2023. 12. 7. Generative Model Basic 2 Maximum Likelihood Learning - parameter가 주어졌을 때 데이터가 얼마나 likely 한지(뭐랑?), 이를 높이는 방향으로 학습함 - 뭘 Metric으로 삼을까? -> KL-divergence - minimizing KL-divergence Maximizing the expected log-likelihood - empirical log-likelihood is approximation of expected log-likelihood? - ERM(empirical risk minimization)을 보통 사용하지만 overfitting 문제를 갖고 있음 *jensen-shannon divegence(GAN), Wasserstein distance(WAE, AAE)등이 metr.. 2023. 12. 5. Generative model Basic 1 P(x)를 학습한다 : input x에 대한 확률분포를 학습한다 Suppose that we are given images of dogs we want to learn a probability distribution p(x) such that - Generation : If we sample x~ p(x),x~ should look like a dog - Density estimation : p(x) shoud be high if x looks like a dog, and low otherwise. - This is also known as explicit models. - Then, how can we represent p(x)? 기본.. 2023. 12. 5. Conditional Generative model Translating an image given "condition" We can explicitly generate an image corresponding to a given "condition" Generative model vs Conditional generative model - Generative model generates a random sample - conditional generative model generates a random sample under the give "condition" 2023. 12. 5. Landmark localization Landmark localization - 예시(facial landmark localization & Human pose estimation) Predicting the coordinate of keypoints 1. Coordinate regression : Usually inaccurate and biased 2. heatmap classification : better performance but high computational cost Hourglass network stacked hourglass modules allow for repeated bottom-up and top-down inference that refines the output of the previous hourglass .. 2023. 12. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 more