DeepLearning28 [딥러닝 용어 정리] Structure from motion, sfM * SFM은 Structure From Motion의 약자로, 2차원으로 촬영한 이미지의 모션 정보를 이용해 촬영된 이미지의 카메라 위치와 방향을 역추적한 후 이미지들과 카메라들의 관계를 구조화하는 알고리즘이다. SFM을 이용해, 각 촬영 이미지의 고유한 특징점(Feature Point)을 얻고 각 촬영 장면마다 특징점들과 관계를 서로 매칭하고 계산해 카메라의 위치를 얻을 수 있다. 2022. 3. 6. [딥러닝 용어 정리] pretrained data가 unlabeled 되었다는 건 무슨 의미일까? - 2022. 3. 6. [평가_지표] MSE, PSNR, SSIM PSNR, SSIM은 주로 이미지 품질의 척도를 나타내는 지표로 사용된다. * MSE : Mean squared error, 가장 널리 사용되는 이미지 QA 알고리즘이다. * PSNR : Peak signal to noise ratio, MSE와 상응한다. - 여기서 R은 max pixel value로, 보통은 255이다. --> 위의 지표들은 계산적으로 간단한 알고리즘이다. 그러나 인간이 시각적으로 느끼는 품질 차이를 표현한 방법이 아니다. 때문에 높게 나와도 사람의 눈으로 보았을 때에는 좋지 않은 품질을 나타낼 수 있다. --> 둘의 PSNR의 값은 같은 값이다. * SSIM : Structural Similarity Index map - reference에 대한 편차가 아닌 영상의 구조 손실 (lo.. 2022. 3. 6. [논문 리뷰] Semantically-Guided Representation Learning For Self-Supervised Monocular Depth 1. Introduction - self-supervised 방법은 geometry를 supervision(감독)으로 활용하는데, 그로 인해 raw videos의 대규모 datasets를 활용하여 supervised 방법을 능가할 가능성을 가지고 있었다. - 비록 단일한 image에서의 depth는 ill-posed reverse problem(해답이 많은 reverse problem)이지만, monocular depth networks는 Euclidean 3D space에서 장면과 object의 모양과 형상을 연결하는 representation을 학습하여 정확한 예측을 할 수 있다. - 원근법(perspective) 때문에, 2D에서의 시각적 외관과 이것의 depth는 등변 관계가 있는데, 이것은 ob.. 2022. 3. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
