프로젝트

Temp Body

관리 담벼락 프로젝트를 석사 학위 졸업 논문으로 채택했다. 프로젝트를 일정 및 태스크 단위 관리가 필요하다고 느껴져, 노션에서 제공하는 Sprint 플래닝 템플릿을 채택했다. 이걸로 나의 나태함을 극복할 수 있기를 바란다. (절대 불가) 프로젝트 관리는 4가지

Keywords A hierarchy of labels for the floor plan elements. Room-boundary-guided attention mechanism. Spatial Contextual Module. Cross-and-Within-Ta

전박적인 코드 및 구성 이해를 위해 글을 작성한다. 데이터셋 코드에서는 r3d.tfrecords 라벨은 Room Boundary 학습에 필요한 close_wall, close, wall, 그리고 Room Type 학습에 필요한 rooms 라벨로 구성된다.

(23.12.26) 원문 DeepFloorplan의 net.py의 코드를 최신화하여, TF2DeepFloorPlan에서 사용할 수 있도록 호환성 작업을 해보았다. 논문에서 원작자가 의도한 모델의 구조를 직관적으로 이해할 수 있다. 아래는, 모델의 전체 구조를 간략히 설

세팅할 서버에 알맞는 Python, cuDNN, CUDA, tensorflow를 설치해야 함우선 코랩에서는, 파이썬은 3.1, 텐서플로우는 2.12.0 이다. 현재 내 우분투 20.04의 파이썬 버전은 Python 3.8.10이다 우선 그래픽 드라이버를 설치해주었다.

FCMAE와 ConvNext 블럭을 조합하여 더 깊은 신경망과 입력 데이터를 다루는 메커니즘을 적용한다.

두개 디코더의 출력의 클래스 불균형과 입력 이미지의 마스킹을 고려한 손실함수의 계산

모델의 출력을 원본 이미지 크기로 조정하기 위해 이미지 변환을 수행한다. 모델에서 얻은 출력 L_cw와 L_r를 원본 이미지의 크기 (H,W)로 조정한다. 여기서, Resize는 입력 이미지를 지정된 크기로 변환한다. 모델 출력의 크기를 조정하는 과정에서 모델 출력의

프로젝트가 종료되었다. 석사논문이 등록되어 인생에서 이루고싶던 목표 중 하나를 달성하게 되었다. 2년 6개월 동안 학업과 업무를 병행하면서 적지않은 부담이 있었지만, 이를 참아내고 끈기있게 달려온 나에게 진심으로 고맙다고 생각한다. 대학원 프로젝트 진행을 위해 나와 대