Han's Tech LAB

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Image Warping Non-Linear Transformation Homogeneous coordinates scaling rotation shearing translation matrix composition Euclidean similarity rigid Affine 이전 시간에는 scaling, shear, rotation 등 linear transformation에 대해 알아보았습니다. 이번에는 non-linear transformation에 대해 알아보겠습니다. Image Warping 먼저 2D translation에 대해 알아보겠습니다. 이것은 non-linear transformation입니다. 위 사진에 대해 다음과 같이 바뀌는 위치를..

🧑🏻‍💻용어 정리 Deep Generative Models Generative Model Discriminative Model pre-training fine-tunning DBN VAE encoder autoencoder reparametrization trick 이번에는 Deep Generative Models이라 불리는 생성 모델에 대해 보겠습니다. Deep Generative Models 이 Generative Model은 생성 모델, '생성하는 모델'입니다. 즉, data를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 우리는 평균과 분산을 가지는 확률 분포에 의해 data를 무한히 생성해낼 수 있습니다. 이것으로부터 sampling, generation 등으로 부릅니다. 만약 우리가 N(0, 1)과 같은..

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Image Warping Linear Transformation scaling rotation shear geometric transformation rectification stabilization stitch 오늘 배울 것은 Image Warping입니다. Image Warping 이 Image Warping는 그냥 image를 비틀어준다는 것을 의미합니다. 즉, 기하학적인 변화를 통해 image를 비트는 것을 의미하죠. 아래 사진과 같은 T라는 geometric transform에 의해 변환합니다. 그래서 아래와 같은 것들도 warping을 통해 이루어집니다. - Image rectification - Video stabilization - Image ..

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Image Restoration noise Gaussian Noise Bilateral Filter Weight Adaptive Filtering Nonlocal Means 이전 시간에는 Adaptive filtering 중에서도 wiener filtering에 대해 알아보았습니다. 이것은 denoising이라는 궁극적인 목표에 만족할만한 성과를 가져오진 않았습니다. 그리고 salt and pepper noise, gaussian noise 등 이것에 특화된 방법으로 우리가 denosing method를 적용해야함을 다시 한 번 말씀드리고 들어가겠습니다. 새로운 filter입니다. 이 Bilateral Filter는 Gaussian Filter에서 시작했습니..

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Image Restoration noise Gaussian Noise Wiener Filter Weight Adaptive Filtering Gaussian Noise Gaussian Noise는 일반적인 image에 Gaussian Noise를 씌워 noise를 넣는 것을 의미합니다. 위 레나 사진과 같죠. 우리가 배우는 noise는 더해져서 들어가는 noise를 다룹니다. 그래서 이는 Additive White Gaussian Noise (AWGN)라고 할 수 있습니다. Additive White Gaussian Noise (AWGN) image와 동일한 크기의 noise가 있는 것입니다. 더해져서 반영된 noise들을 image에서 어떻게 없앨지에 대한..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Encoder Decoder Autoencoders feature dropout novelty CNN stacked denoising DAE CAE VAE input이 들어오는 것은 neural network 뿐 아니라 다른 Model도 마찬가지로, 어떻게든 connection을 엮어서, 이 connection은 벡터 연산으로 matmul이죠. 이것들을 여러 Layer로 엮어서 우리가 원하는 output을 뽑아내는 것이 우리의 목적입니다. Autoencoders Autoencoders는 똑같이 이런 concept을 이용하면서, 목적에 맞게 모델의 design을 살짝 바꾸며 다른 task에 대한 접근이 가능하게 합니다. Autoencoders는 아래와 같이 생..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks RNN LSTM Attention Transformer Generator discriminator self-attention layer normalization multi-head attention positional encoding https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Recurrent Neural Network LSTM Attention https://arxiv.org/abs/1706.03762 Attention Is All You Need The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new arxiv.org Transfo..

🧑🏻‍💻용어 정리 Neural Networks Recurrent Neural Network LSTM Attention 지난 시간에 RNN에 이어 LSTM까지 살펴보았습니다. 이번에는 NLP를 현재 엄청나게 핫하게 해준 Attention에 대해 살펴보겠습니다. Attention Mechanism 이 Attention 개념을 통해서 우선, 우리가 주목하지 않았던 것들에 대해서 주목하기 시작한다는 것입니다. 이것은 결국 잃어버렸던 것에 대해서 주목을 하겠다는 것입니다. 이것은 Long-term Dependency에 대한 문제로 돌아옵니다. CNN에서의 depth처럼 RNN에서의 Sequence가 길어졌을 때 발생하는 문제는 비슷합니다. 이 문제를 해결하는 Algorithm이 필요합니다. 이를테면, Decode..

🧑🏻‍💻용어 정리 Computer vision Image Restoration noise salt and pepper noise 이번에는 restoration에 대해 알아보겠습니다. Image Restoration 이 image restoration의 목적은 image degradation을 줄이는 것입니다. 이 degradation에는 다음과 같은 종류가 있습니다. Noise 촬영 과정 중 센서 이상 or 전송하는 과정 중 압축하고 풀고 할 때, 과정 속에서 오차가 발생 out-of-focus blur 초점이 안 나오는 blur motion blur 피사체나 찍는 사람이 움직이는 것 이러한 여러 image에 대해서 다음과 같은 식으로 표현할 수 있습니다. 우리에게 주어진 degraded image를 g..