KAU-Deeperent

작성자 : 노신영 1.컴퓨터비전에서의 문제들은 크게 4가지로 분류할 수 있습니다. 싱글오브젝트에 대해 클래스를 분류하는 클래시피케이션, 클래시피케이션에서 해당 오브젝트의 바운딩박스를 찾는 로컬리제이션, 그리고 멀티플 오브젝트에 대해 앞선 클래시피케이션과 로컬리제이션을 수행하는 오브젝트 디텍션, 마지막으로 오브젝트 디텍션에서 바운딩박스가 아닌 픽셀단위로 오브젝트를 찾는 세그맨테이션이 있습니다. 오늘 리뷰할 RCNN 은 세번째인 오브젝트 디텍션 모델에 해당합니다. 2. 오브젝트 디텍션을 수행하는 디텍터는 원스테이지 디텍터와 투스테이지 디텍터 두종류 입니다. 투스테이지 디텍터는 리전 프로포절과 클래시피케이션이 각각 다른 모듈에서 순차적으로 진행되는 모델을 의미합니다. 반면 원스테이지 디텍터는 투스테이지에서 두..

9월 Monthly Seminar : 게임이론 발표자 : 김성훈 일반적으로 하나의 에이전트가 환경에서 활동할 때, 각 스텝은 오로지 한 에이전트의 폴리시와, 환경의 트렌지언트로 결정되어 다른 스테이트로 이동한다. 그러나 서로 다른 폴리시를 가진 에이전트 들이 하나의 환경 위에서 상호작용한다면 우리는 더 많은 것들을 고려해주어야한다. 기본적으로 우리가 강화학습에서 다루는 점은 에이전트가 환경에서 가장 리워드를 많이 받도록 하는 것이다. 그러나 여러 에이전트들이 각자 리워드를 많이 받기위해 학습해 나간다면, 상황을 어떻게 바뀔까? 이런 점들을 고려하는 이론을 게임이론이라고 부른다. 게임이론의 이론적 기초를 제시한 사람은 폰 노이만이다. 2인 제로섬 게임은 게임에서 발생하는 리워드의 총량이 0인 경우로, 한명..

작성자:김정민 Git이란 무엇인가? 기존의 관리 방식 Git의 관리 방식을 알아보자 파일이 달라지지 않았으면 Git은 성능을 위해서 ​ 파일을 새로 저장하지 않는다. ​ 단지 이전 상태의 파일에 대한 링크만 저장한다.​ Git은 데이터를 스냅샷의 스트림처럼 취급한다.​ Rerepository? ==> 저장소는 어떤 공간인가? https://gitlab.com/g0bqwch 리모트 저장소는 인터넷이나 네트워크 ​ 어딘가에 있는 저장소를 말한다. ​ 다른 사람들과 함께 일하는 것은 ​ 리모트 저장소를 관리하면서 ​ 협업의 장소라고 할 수 있다. Git 저장소 만들기 Git 저장소를 만드는 방법은 두 가지다. 기존 프로젝트나 디렉토리를 Git 저장소로 만드는 방법과 다른 서버에 있는 저장소를 Clone 하는 ..

작성자:김정민 Main question symbolic math 간단한 pde 복잡한 pde learning을 위한 in/out 추출 및 matching 이러한 도구를 사용해서 어떻게 "공학적으로 사용할 수 있을지" Introduction 한학기 동안 우리는 수치해석적 방법으로 근사해를 구해서 간단한 pde부터 복잡한 pde까지 풀어낼 수 있음을 알게 되었다. MATLAB, COMSOL 등 다양한 툴을 활용해서 풀어낼 수 있었다. 다양한 공학적 문제들이 pde로서 모델링 할수 있기 때문에 이러한 ‘도구’ 들은 활용가치가 높다는 것을 알 수 있었다. 그렇다면 수치해석과 미래의 문제 해결 방식이 어떻게 연관될 것인가? 그리고 전통적인 개념의 일자리가 사라져가는 이러한 상황에서 우리는 어떻게 해야 가치를 높일..

작성자:김정민 monthly 세미나이긴 한데 방학중에 이런 수학적 내용을 공부해보고 싶어서 준비해보았습니다. 강화학습에 사용되는 마르코프 의사결정? 이라는 내용이 있었는데 전에 논문리뷰할 때도 마코프 체인 이야기가 나와서 찾아본적이 있습니다. 그 때 이해가 가지 않아서 조사해보았는데 어렴풋이 이해가 가는것 같습니다. 우선 대수의 법칙을 아실겁니다. 동전을 무한번 던지면 반반 정도의 확률로 결국 수렴하게 되는 그 이론 중심 극한 정리(中心 極限 定理, 영어: central limit theorem, 약자 CLT)는 동일한 확률분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규분포에 가까워진다는 정리이다. 이것은 마치 동전 던지기와 비슷하다고 할 수 있는데 콩이 떨어질 때 동전 던지기..

작성자 : 윤나라 트래킹은 단순한 object detection을 넘어 객체들 각각을 구별할 수 있도록 identification 하는 것입니다. objectory 추적 등 다양한 분야에 쓰일 수 있습니다. 이 트래킹 알고리즘 중 가장 많이 쓰이는 것이 SORT 알고리즘인데, 여기에 deep cosine metric을 적용하여 좀 더 성능을 향상시킨 deep sort에 관해 알아보고자 합니다. ABSTRACT SORT는 단순하고, 효과적인 알고리즘에 집중한 multiple object tracking에 대한 실용주의적 접근이다. 이 논문에서는 SORT의 성능을 향상시키기 위해 appearance information을 통합시킨다. 이 확장 덕분에, 우리는 더 긴 기간 occlusion 된 물체를 추적할 ..

----출석관리팀 1. Introduction 2. Related Work 3. Appproach and model architecture ----감정인식팀 4.Details of adversarial training 논문의 저자들은 DCGAN을 총 세 가지 데이터 셋(LSUN, Face, Imagenet-1K)을 이용해 학습을 진행했다. LSUN(Large-scale Scene Understanding) 데이터 셋은 침실 사진들을 모은 데이터 셋, Face는 웹에서 랜덤하게 현대에 태어난 사람들의 얼굴을 모은 데이터 셋, 그리고 IMAGENET-1K는 이미지 분류뿐만 아니라 object detection, pose estimation, segmentation 등 다양한 컴퓨터 비전 문제에 활용되는 CN..

Background 마르코프 연쇄 확률론에서, 마르코프 연쇄(Марков連鎖, 영어: Markov chain)는 이산 시간 확률 과정이다. 마르코프 연쇄는 시간에 따른 계의 상태의 변화를 나타낸다. 매 시간마다 계는 상태를 바꾸거나 같은 상태를 유지한다. 상태의 변화를 전이라 한다. 마르코프 성질은 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태의 조건부 확률 분포가 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정된다는 것을 뜻한다 제한적 볼츠만 머신  에너지 개념을 이용한 확률 표현  통계 물리학 • 동일한 상태에 있는 물질이라도 다양한 미시적 상태(micro state)에 있 을 수 있음 • 높은 에너지의 미시적 상태의 있을 확률은 낮음 • 낮은 에너지의 미시적 상태에 있을 확률은 높음  확률 ..

-발표자 조민성 우리는 몰아치는 딥러닝의 시대에 살고있다. 이 현대적 학문은 지금까지 인간이 개척해온 어떤 분야보다도 빠른 속도로 발전하고 있으며, 현대 사회는 그것을 바탕으로 다양한 곳에 AI라는 꿈의 기술을 적용하고있다. 그러나 과연 앞으로도 딥러닝의 성장이 순조로울까? 이번 글에서는 머신러닝의 부흥기와 침체기를 훑어봄으로써, 딥러닝기술의 전망을 살펴보고자 한다. Brief History 1세대 1946 : ENIAC •프로그래밍 가능한 최초의 범용적 컴퓨터 1950 : Turing-Test 설계 •구체적인 방법은 후대에 설계됨 1950 : 체스게임을 배우는 프로그램 개발 - Arthur Samuel •70년대까지 인간을 상대로 승리 1956 : 인공지능(Artificial Intelligence)용..

작성자:김정민 제 블로그에서 작성중인 글인데 같이 하는 겸해서 올립니다. 세미나 끝나고 수정해보겠습니다. 1.Introduction 3D object detection은 LiDAR에 의존하는데 코스트가 높고 낮은 지각 범위를 갖는다 그리고 밀도가 낮은 정보를 갖는다 Monocular cameras는 낮은 코스트의 솔루션을 갖는다. 하지만 참조된 깊이는 정확도를 보장할 수 없다. 그래서 stereo-vision based 3d object를 추천한다. 이것은 left-right 광도 측정 정열에 의한 것이다. LiDAR와 비등한 수준의 non-trivial disparities에 대한depth Accuracy를 제공한다. 인식의 범위는 focal length 와 baseline에 따라 달라진다. 우리는 추..