Artificial Intelligence/Paper4 Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network 리뷰 (SpyNet) 0. Abstract optical flow를 획득 하는 방법으로 전통적으로 사용하는 방법이 spatial-pyramid formulation입니다. 보통 아래와 같이 Lucas-Kanade method with pyramid를 통해 optical flow를 구하는데 Lucas-Kanade의 가정에 의하면 같은 motion vector를 가지는 작은 window에 대하여 적용하는 알고리즘이므로 만일 영상내의 object가 큰 움직임의 motion vector를 가진다면 aliasing 이 발생하는데 이를 해결하기 위한 방법이 바로 Pyramid 방식입니다. 아무래도 이미지가 작아지면 큰 움직임이 작아지기 때문에 aliasing을 어느정도 해결할 수 있습니다. 이를 deep learning에 적용한 것이 .. 2023. 5. 25. Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution 리뷰 https://arxiv.org/abs/1707.02921 Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution Recent research on super-resolution has progressed with the development of deep convolutional neural networks (DCNN). In particular, residual learning techniques exhibit improved performance. In this paper, we develop an enhanced deep super-resolution netw arxiv.org 0. Abstract 최근 연구(2017년)들은 deep .. 2021. 12. 28. When Image Denoising Meets High-Level Vision Tasks: A Deep Learning Approach Review Traditional Approach : image denoising, high-level vision tasks는 별개로 다루어짐 This Paper Approach : two jointly (동시에 다루기), explore the mutual influence (서로 간의 영향력을 탐구) 논문에서 기여한 점 1. Image Denoising을 위한 Convolutional Neural Network을 제안 (state-of-the art 성능) 2. Image Denoising, various high-level tasks 두 개의 모듈을 계단식으로 만들고, back-propagation을 통해 denoising network만 joint loss를 통해 업데이트 하는 네트워크 솔루션을 제안함 3. .. 2021. 8. 10. Semantic Segmentation, DeepLab V3+ 분석 Semantic Segmentation, DeepLab V3+ 분석 Semantic Segmentation과 Object Detection의 차이! semantic segmentation은 이미지를 pixel단위로 분류합니다. 아래 고양이의 발쪽 픽셀을 고양이 그 아래 잔디 pixel을 잔디로 분류하는 것입니다. Object detection은 이미지 안에 객체들을 각각의 클래스로 분류하고 해당 객체 주위에 bounding box를 만듭니다. Image segmentation은 이미지에서 특정 class에 속하는 각 pixel을 분류하는 과정 Semantic segmentation : 특정 label에 속하는 각 pixel을 분류. 동일한 개체의 다른 인스턴스는 같은 것으로 취급. 위의 예에서 위의 강아.. 2021. 8. 3. 이전 1 다음 300x250
