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[논문리뷰] (SROBB) SROBB: Targeted Perceptual Loss for Single Image Super-Resolution공부/Super Resolution 논문리뷰 2020. 3. 18. 16:52
이 논문은 2019 ICCV에 발표된 논문으로, Segmentation labeling 된 dataset으로부터 object, background, boundary 등을 구분하여 각각에 알맞은 loss를 적용시켜 학습한다는 아이디어를 제안하는 논문이다. 기존의 SRGAN, ESRGAN과 같은 GAN based SR의 문제점들을 (boundary 부근인데 텍스쳐처럼 뭉개진다던지 하는) 해소해 나가는 방향(SFT-GAN과 같은 segmentation을 SR에 활용)의 논문이다. ABSTRACT 최근의 perceptual loss기반의 SR들은 상당한 성능 향상을 이루어왔다. 이와 같은 objective function들은 거의 photo-realistic 한 결과를 생성하지만, 이미지 내의 semantic ..
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2020.03.10일상 2020. 3. 11. 00:06
첫 사랑니발치를 하게됐다. 사랑니가 모두 네개 나왔는데 한개만 빼고 바르게 나왔다... 물론 바르게 나왔던 세개가 문제없이 나온건 아닌데, 오른쪽 아래는 군대있을때 힘겹게 고개를 들이밀어대서 밥먹을때마다 덜나온 사랑니덕에 잇몸이 고생했던 기억이 있다. 그때 처음이자 마지막으로 군병원을 가봤는데 항생제정도만 받아왔던것 같다. 그냥 그날 병원간다고 일과를 땡땡이쳐서 행복했던게 제일 기억에 남는다. 다행히 그때 아팠던 사랑니는 지금 고개를 다 들이밀고나와서 문제없이 쓰고있다. 다만 왼쪽아래 한놈이 고개를 수줍게 꺾고 잇몸을 아프게하고있어서 바쁜일도 지나갔겠다 당일날 바로 예약도 안하고 친구가 추천해줬던 치과를 찾아갔다. 사랑니 발치 과정 X레이 찍고 진료의자에 앉아있으니 간호사분이 사진보시고는 신경이랑 가깝다..
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[논문리뷰] (SAN) Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution / CVPR 2019공부/Super Resolution 논문리뷰 2020. 3. 10. 18:17
이 논문은 2019 CVPR에 발표된 논문으로, 정체된 CNN based SR을 저자가 제시한 Second order Attention Network 구조를 사용함으로써 성능을 향상시키는 방법에대해 다루는 논문이다. 이 논문을 접하기 전, 2018 ECCV에 발표된 'Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks' (RCAN) 논문을 이해하면 좋다. ABSTRACT SISR problem에 CNN이 도입되고나서부터 상당한 성능 향상을 이뤘다. 하지만, 대부분의 CNN based SISR methods 들은 wider or deeper architecture design에 집중한 나머지 intermediate layer..
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2020.02.25일상 2020. 2. 25. 00:14
코로나 (COVID-19) 로 전국이 난리가 났다 졸업식이고 입학식이고 단체 행사는 이곳저곳 취소되고 학교 연구실들도 비상인듯.. 어떻게 되려나 지난주는 정말 정신없이 지나갔다. 산학장학 기술과제마감에 연구실 중점연구소 제안서 마감이 겹쳐버려서 바빠 미쳐버려ㅅ..릴뻔. 바쁜기간이 지나니까 급 여유가 생겼는데 갑자기 여유가 생기니까 또 이상하다. 논문 리뷰 포스팅은 하기로 맘먹은지 두달이 지났는데 겨우 한개올렸군 이제 졸업연구도 본격적으로 시작할겸 열심히 올려야지 ㄱ ㅐ 고생한 기술과제.. 차선인식을 하고 앞차를 detection한다. 실시간으로 동작하는것에 중점을 두었다. 막상 끝내려니 시원섭섭한데 수행하면서 많이 배웠고 재밌었다 하지만 다시는(이렇게 촉박하게) 하지 않았으면 좋겠다. 끄읕
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[논문리뷰] (VDSR) Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks / CVPR 2016공부/Super Resolution 논문리뷰 2020. 2. 24. 23:20
2016년 CVPR에서 발표된 이 논문은 VDSR구조로 유명하다. 깊은 레이어의 CNN구조를 SR problem에 성공적으로 적용하였다는데 큰 의미가 있는 논문이다. ABSTRACT 이 논문은 매우 깊은 Convolutional neural network를 설계하여 높은 PSNR을 갖는 Super-resolution image를 생성하는 방법에 대해 다룬다. INTRODUCTION VDSR이 연구되기 전, SR problem에 딥러닝을 성공적으로 적용한 SRCNN이 있었지만 3가지 관점에서의 문제점이 있었다. 첫째, (레이어가 얕음으로 인해) 좁은 이미지 영역에 대한 정보만을 사용한다는것 둘째, Convergence가 매우 느리다는것 셋째, 단일 Scale 에 대해서만 가능하다는 점이다. 이 논문에서는 ..
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c++ 로 구현하는 간단한 CNN공부/Digital Image Processing 2019. 12. 12. 01:46
산학장학생 과제 관련하여 C++로 OpenCV 코드를 짤 일이 생겼다. Classifier를 사용해야 하는데 OpenCV에 잘 구현되어있는 내장함수들을 사용해 Hog/Haar feature를 이용한 SVM등으로 Classification을 수행해도 되는 문제이지만 그냥 개인적인 욕심으로 다른 딥러닝 프레임워크를 사용하지 않고 CPU환경에서 동작하는 CNN을 구현해보고 싶었다. 기본적인 구조는 MATLAB의 방식을 따랐으며 학습또한 MATLAB으로 진행하고 parameter만 불러온다. 가장 애를 먹었던 부분은 MATLAB의 마지막 풀링 layer에서 FC layer로 어떤 방식으로 flatten 하여 넘겨주는지 몰라 알아내느라 쩔쩔맸다. MATLAB은 2D matrix를 flatten하는 방향을 row-..