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Learning to Estimate Hidden Motions with Global Motion Aggregation(GMA) GMA는 Supervised Learning에서 Sintel 데이터셋(Sintel-final, Sintel-clean) 모두에서 SOTA를 달성한 논문이다. 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2104.02409v3.pdf ## Abstract Occlusion(영상처리에서 겹침의 의미)은 Optical Flow 추정에서 중요한 문제이다. 따라서 GMA는 Occlusion point를 효율적으로 추정하는 방법에 대해 말한다. 본 논문에선, occlusion 문제를 해결하기 위해 이미지 자기 유사도 방법을 제시한다. 이는 transformer 기반의 모듈로 픽셀과 첫 프레임 간의 의존도를 찾고 대응되는 모션 feature 에 대해 global aggregation를 수행한다. 그래서 본 .. 2021. 8. 4.
Overfitting, Regularization 이 글은 https://www.youtube.com/watch?v=_sz3KTyB9Lk&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=12 이 강의를 바탕으로 작성되었다. ## Overfitting Problem 예측 모델에서 model capacity(파라미터 수)가 늘어날 수록 더 복잡한 데이터들을 예측할 수 있다. 그러면 항상 파라미터 수를 많이 늘려서 복잡한 데이터들을 예측하면 되지 않을까? 라는 생각을 할 수 있다. 그러나 이렇게 파라미터 수를 많이 늘리게 되면 한가지 문제점이 생기는데 바로 Overfitting 이다. Overfitting이란 훈련이 너무 train set에 맞춰져서 test set으로 테스트했을 때 성능이 떨어지는 현상이 발생하는 것이다. .. 2021. 8. 1.
코드에서 파라미터 최적화 본 글은 https://www.youtube.com/watch?v=ssf49Ppvh8c&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=10 이 강의를 기반으로 작성되었습니다. ## 왜 코드에서 하이퍼 파라미터를 변수화 시키는게 중요한가? 하이퍼파라미터를 변수로 설정하지 않고 일반 숫자로 하드코딩 식으로 한다면 많은 실수들이 나올 수 있다. 예를 들어, weight initalization을 random하게 하는데 모르고 seed 값을 고정안했다고 가정하자. 그리고 모델의 하이퍼파라미터를 변경하면서 최적의 하이퍼 파라미터를 찾는다고 가정하자. 만약 이 상황에서 하이퍼파라미터를 변수가 아닌 숫자로 설정하였다면 깜빡하고 하이퍼파라미터를 변경하지 않고 실험을 진행할 수 있다... 2021. 7. 28.
MultiLayer Perceptron 이 글은 https://www.youtube.com/watch?v=oOQCrm4Vemo&list=PLSAJwo7mw8jn8iaXwT4MqLbZnS-LJwnBd&index=7&t=652s 영상을 기반으로 작성하였습니다. ## Solving XOR problem with MLP 위 그림에서 MLP의 input layer는 input 값이 들어가게 된다. 그리고 hidden layer에서 하나의 동그라미는 hidden unit이라고 한다. 그리고 MLP에서 화살표의 의미는 가중치를 곱해주는 것이다. 또한 가중치를 곱한 후에 activation function을 통과한다. ## XOR x1 x2 y 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 이러한 XOR 문제를 해결하기 위해 다음과 같이 MLP를 구성한다. 위.. 2021. 7. 26.
티스토리에 수학 기호 넣는 방법 + Latex 기호 모음집 티스토리에 수학 기호 넣는 방법 1. 관리 -> 꾸미기(스킨편집 들어가기) 2. html 편집으로 들어가기 3. 사이에 밑에꺼 copy & paste 하기 4. 글쓰기에서 Latex 기호 쓰기 가운데 정렬 수식 넣기 $$ \frac{\partial f}{\partial x}(x,y) = 2x $$ $$ \frac{\partial f}{\partial x}(x,y) = 2x $$ 문장 사이에 수식 넣기 \( \frac{\partial f}{\partial x}(x,y) = 2x \) \( \frac{\partial f}{\partial x}(x,y) = 2x \) 이러한 식은 미리보기로 잘 됐는지 확인 가능하다. Latex 기호 모음집 https://jjycjnmath.tistory.com/117 LaTe.. 2021. 7. 26.
RAFT - Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow 본 글은 https://www.youtube.com/watch?v=OnZIDatotZ4 이 동영상을 참고하여 작성하였습니다. RAFT는 ECCV2020에서 베스트 논문상을 받은 논문이다. Optical Flow와 Transformer를 결합하면서 SOTA를 달성한 논문이다. RAFT는 엄청난 성능을 보이면서 SOTA를 달성하는 Contribution을 주는 네트워크이다. RAFT에 대해 설명하기 전에 Optical Flow의 dataset에 대해서 간단하게 알아보겠다. Flying Chair와 Flying Things 같은 경우는 2021.07.21 - [논문 정리] - FlowNet : Learning Optical Flow with Convolutional Networks(Optical Flow~Fl.. 2021. 7. 23.
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