cv10 Deep Learning for Person Re-identification:A Survey and Outlook (1) Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook https://arxiv.org/pdf/2001.04193.pdf person re-Identification task 모델 개관 Introdution person re-ID task는, 주어진 사람 정보 (사진, 영상, 특징 텍스트)를 보고 다른 곳에서 해당 사람을 찾는 기술을 의미한다. 예상가능하다시피, 이는 찍힌 카메라 각도, 카메라 resolution, bbox 정의, 잘린 인물 사진, 부족할 수 있는 사람 정보에 따라 여러가지 어려운 문제들이 존재한다. 이를 풀기 위한 시도들을 해당 survey 논문에서 정리하여, 이를 따라가보자. 크게 Re-ID는 다음과 같은 flow를 따른다... 2022. 9. 18. Vision based approach to Korean Sign Language Recognition 학내 Computer Vision team project www.notion.so/Vision-based-approach-to-Korean-Sign-Language-Recognition-24d40266ad3841cb8f3ca6bf52149d3e Vision-based approach to Korean Sign Language Recognition Team project at SNU Computer Vision Class. www.notion.so 관련 논문 RetinaNet : seokdonge.tistory.com/5 DG-STA : seokdonge.tistory.com/6 SRhandNet : - 2021. 3. 10. SORT Simple Online Realtime Tracking arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf realtime object tracking 알고리즘. 그중에서도 Online Object Tracking을 다룬다. Online OT의 경우 이전 프레임 혹은 전전프레임과 현재 프레임의 정보만 가지고 tracking을 이어나가야 한다. SORT는 어떤 방법으로 이를 가능케 했을까? 가장 핵심 알고리즘은 Kalman Filter와 Hungarian Algorithm이다. 이것부터 차근차근 알아보자. Kalman Filter 칼만 필터는 이전 시점의 상태에서 확률적 오차가 포함 되어 있고, 이전과 현재 상태에 선형적 관계가 있을 때 사용하는 알고리즘이다. 기존의 데이터에서 noise를 filteri.. 2021. 3. 10. A Survey on Moving Object Detection & Tracking methods A Survey on Moving Object Detection and Tracking Methods ijcsit.com/docs/Volume%206/vol6issue06/ijcsit2015060679.pdf OT의 가장 기초를 다진 논문이라고 한다. 비디오의 객체를 다루는 알고리즘은 Object Detection → Object Classfication → Object Tracking 과 같이 이어지는데, 요즘은 OD가 Classification을 겸하니? 허튼 최종 단계라고 생각할 수 있는 단계가 OT인 것이다. OT는 OD로 찾은 물체 혹은 RoI를 추적하면서 Motion(움직임), Occlusion(없어짐), 위치 등등의 상황을 추적하며 분석하는 행위라고 생각하면 될 것 같다. 이 논문이 15년 .. 2021. 3. 10. 이전 1 2 3 다음
