https://www.youtube.com/watch?v=fG2Wf2f7UoA&t=1s 발표자료 발표 영상을 참고하시면 좋을 것 같아 공유드립니다. 1. Introduction 이미지 기반 augmentation과 같은 기존 방식보다 다양한 변환을 위해 dataset에 있는 다른 이미지의 특징에서 추출된 대표 프로토타입의 작은 세트에 대한 soft-attention을 통해 입력 이미지 특징을 개선하고 보강하는 방법을 학습하는 모듈을 제안한다. 제안한 module은 feature에서 학습되고 수행되기 때문에 입력 이미지에 더 다양하고 추상적인 변환을 적용할 수 있다. (클래스별 프로토타입 추출 : k-means) 이 모델에서는 consistency regularization을 할 때 기존의 이미지 기반 a..

우분투에서 sftp 서버의 폴더를 로컬에 마운트하는 명령입니다. -p 옵션으로 포트 지정하고 user에 본인이 접속 시 사용하는 user_id 적으면 됩니다. sudo sshfs -p 1111 -o allow_other user@x.x.x.x:/backups/server1 /my/backups 참고자료 https://kldp.org/node/105577 [완료] 터미널에서 다른 서버로 ssh 연결 할때 Temporary failure of name resolution | KLDP 원격 파일시스템을 마운트 하기 위해서 sshfs를 설치했습니다. sshfs root@xxx.xxx.xxx.xxx:/example /mnt/example 실행시 에러는 아래와 같습니다. read: Connection reset b..

microsoft에서 낸 transformer 기반의 mesh reconstruction 논문입니다. https://www.youtube.com/watch?v=feCWifOxBi0 발표 영상을 같이 보시면 좋을 것 같아 공유드립니다. 1. Introduction SMPL과 같은 parametric 모델을 사용하고 그 모델의 paramter를 학습하는 모델 : 많이 사용되고, 좋은 성과가 나타나고 있지만, 결국 그 모델에 의존하기 때문에 Pose와 shape 표현이 어느 정도 제한되어 있다. parametric 모델을 사용하지 않는 경우 : graph convolution neural network을 이용해서 인접한 점들의 상호작용을 모델링하거나, 1D heatmap으로 vertex 좌표를 regress한..

https://paperswithcode.com/sota/weakly-supervised-3d-human-pose-estimation-on Weakly supervised 3d human pose estimation SOTA 발표영상과 함께 보시면 좋을 것 같아 공유합니다. https://www.youtube.com/watch?v=rfpw90_3IDQ 1. Introduction 기존 augmentation 방식 : 위의 이미지에서 보여지는 기존 연구들의 pose augmentation 방식은 이미지를 crop하거나 중간에 다른 object를 합성하는 방식을 사용하고 있습니다. (하지만 이 케이스의 경우 2D pose를 3D pose로 lifting하는 거라 다른 방식의 사용이 가능하고, 이 논문에서는 ..

정규식을 이용해서 문자열에서 특정 문자로 시작하고, 특정 문자로 끝나는 단어를 찾을 수 있습니다. 예시 : w로 시작하고, t로 끝나는 단어 찾기 import re s = 'hello what up woww wowwl wont want' pattern = r'\bw\w*a\b' re.findall(pattern, s) 예상대로 위의 코드는 "['what', 'wont', 'want']"를 출력하게 됩니다. 정규식에 사용된 부분들의 의미는 다음과 같습니다. \b : 단어의 첫 부분 w : 문자 'w' \w* : 0글자 이상의 한 단어 a : 문자 'a' \b : 단어의 끝 부분 만약 정규식으로 처리하기 너무 복잡한 케이스라고 한다면, 그냥 split 하고 조건문으로 처리하는 게 나을수도 있습니다. [x f..

딥러닝 논문을 보다보면 ablation study 섹션이 종종 등장하곤 합니다. 이 용어는 해당 논문에서 제안한 내용이 모델에 어떤 영향을 미치는지 확인하고자 할 때, 그 내용(요소)을 포함한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하는 것을 말합니다. 이를 통해 시스템의 인과관계를 단순하지만 명확하게 알아볼 수 있기 때문입니다. 참고자료 : https://fintecuriosity-11.tistory.com/73