전체 글56 implicit neural representation - 다른 작업을 수행하기 위해 이산적인 입력의 매개변수화된 연속 mapping 표현을 얻음 - Implicit Neural Representation 은 데이터에 대한 좌표나 위치를 입력으로 받아서 해당 점의 값을 반환하는 함수를 학습시키는 딥러닝 기법 중 하나. 이미지나 영상과 같은 시그널 프로세싱에 많이 쓰이며, 신경망에 데이터에 대한 정보를 압축하고 더 나은 표현방법을 학습시켜 데이터의 크기를 줄일 수도 있고, 더 좋은 퀄리티로 복원하는데 사용된다. - 기존의 컴퓨터 비전 연구에서 이미지를 다룰 때, 보통 픽셀 위치마다 RGB 값을 가지는 하나의 행렬로 표현하는 게 일반적이었는데, 결과적으로 이미지의 해상도에 따라 저장에 필요한 용량과 이미지를 다룰 수 있는 모델의 크기가 좌우돼었음. 하지만 요새는.. 2022. 7. 1. Object tracking - 비디오 영상에서 시간에 따라 움직이는 어떤 물체 또는 여러물체의 위치를 찾는 과정 2022. 7. 1. SLAM: Simultaneous Localisation and Mapping * 동시적 위치 추징 및 지도 작성 - 주변 환경 지도를 작성하는 동시에 차량의 위치를 작성된 지도 안에서 추정하는 방법 2022. 7. 1. iMAP: Implicit Mapping and Positioning in Real-Time 0. Abstract - 생략 1. Introduction - 지능형 구현 장치를 위한 real-time Simultaneous Localisation and Mappping(SLAM) system은 localisation과 scene understanding을 모두 가능하게 하기 위해 3D 세계 표현을 점진적으로(incrementally) 구축해야 한다. - 이상적인 representation은 geometry(기하학적 구조)를 정확하게 encode해야 하지만 또한 효과적이여야 하며, memory capacity avaliable는 scene size와 와 complexity에 따라 adaptive하게 사용되어야 한다; - 직접 관찰되지 않은 영역의 모양을 합리적으로 추정할 수 있고, 그리고 유연하고,.. 2022. 6. 30. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 14 다음
