pkl 파일 로드 중 발생한 문제였습니다. 당연히 pickle.dump로 처리된 파일로 생각해서 pickle.load, gzip.load 다써봤으나 오류가 발생했고, 파일을 쓴 원 소스를 뜯어보니 joblib으로 작성된 거였습니다. 해결 방법 import joblib with open('__.pkl', 'rb') as f: data = joblib.load(f) print(data) 모든 경우에 위의 라이브러리(joblib)가 들어맞는 게 아닐 수 있으며, joblib, pickle, gzip으로 다 해봐도 안될 경우는 pkl 파일을 작성하는 부분의 소스를 다시 살펴보시는 게 좋을 것 같습니다.

npy로 dictionary data가 저장된 경우 불러올 때의 코드입니다. import numpy as np params = {'beta': np.array(betas), 'pose': pose} np_path = 'params.npy') np.save(np_path, params) 저장하기 import numpy as np params = np.load('params.npy', allow_pickle=True) print(params.item().get('beta').shape) print(params.item().get('pose').shape) 불러오기 : 불러올 때는 item().get('키') 형식으로 불러와서 사용하면 됩니다. 참조 : https://stackoverflow.com/quest..

그림 1의 a 이미지처럼 조도가 낮은 상태에서 촬영된 이미지를 enhance 시키는 task를 다루고 있는 논문입니다. 코드는 2021년 12월 기준으로 아직 업데이트되어있지 않은 상태입니다. 1. Introduction 저조도 이미지 향상을 다루는 CNN 기법들에는 pair(쌍) 데이터가 필요하지만, 실제 환경에서 이런 형식의 데이터를 준비하기는 매우 어렵다. 그래서 pair가 없는 Unsupervised Learning 방식들도 생겨났지만, Overfitting이 심한 결과를 보이고 있다. 해당 논문에서는 히스토그램 균등화 사전(HEP)를 기반으로 하는 Unsupervised 이미지 향상 알고리즘을 제안함 2. Related Work Conventional Methods (기존의 저조도 영상 개선 방..

파이썬 라이브러리 설치 (python setup.py install) 시 발생한 오류입니다. pip install 명령어를 통해서도 발생할 수 있는데요. python3.8 버전 새로 설치하면서 설치되지 않은 라이브러리가 있었던 것 같습니다. 아래 명령을 통해 해결했습니다. 해결방법 apt-get install python3.8-dev 참고자료 https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=chandong83&logNo=220832858287 fatal error: Python.h: No such file or directory pyaudio를 설치하려가 아래와 같이 명령어를 입력하였더니 엄청난 에러가 발생했다. 에러 해결 방법 아..

microsoft에서 발표한 mesh recovery 관련 논문입니다. 지난 리뷰에서 살펴본 "End-to-End Human Pose and Mesh Reconstruction with Transformers" 논문의 후속 논문입니다. 이 논문에서는 graph-convolution-reinforced transformer, Mesh Graphormer라고 소개하고 있는데요. 어떻게 바뀌었는지 살펴보겠습니다. 이미지가 다소 정신없는 점 양해 부탁드립니다.. (출처 : https://github.com/microsoft/MeshGraphormer) abstract를 보면 local 및 global 상호 작용을 효과적으로 모델링하기 위해 transformer를 활용해서 graph convolution과 sel..

2020년 3월 발표된 논문으로 2D joint 데이터를 받아서 내부적으로 Graph attention 시공간적 convolution 네트워크(GAST) 를 사용하여 영상의 시간적 요소와 이미지 자체의 공간적인 feature를 이용한 논문입니다. https://www.youtube.com/watch?v=2r6rOQ0uHww 발표영상과 같이 보시면 좋을 것 같아 공유드립니다. 1. Introduction 2D Pose에서 3D pose를 추정하는 기존 방식의 문제점 1) depth ambiguity(깊이 모호성) 2) self-occlusions : 특정 자세 또는 시점에 의해 발생하는 신체 일부의 폐색 3) 추론 오류 : (c), (d)에 표시된 것처럼 정확하지 않은 포즈 모델로 인해 발생함 joint ..