# Computer_Vision

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[Anomaly Detection] Anomaly Detection 모델과 적용 분야

Normal(정상) sample과 Abnormal(비정상)sample을 구별해내는 문제를 의미한다Imbalanced Classification과 유사하다.정상 비정상 클래스 라벨이 모두 존재하는 데이터예시 모델일반 classification task와 동일하게 진행할

2023년 11월 29일
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SRResNet, SRGAN 논문 리뷰

위 자료를 참고했다.논문 링크: https://arxiv.org/abs/1609.04802빠르고 깊은 CNN을 사용함으로써 super-resolution task의accuracy와 속도가 향상될 수 있었음그러나, 여전히 upscaling factor를 크게 줬

2023년 10월 6일
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Image Acquisition

영어로만 수업하셔서 너무 힘들었던 이상화 교수님의 CV수업!다시 한번 정리해보자!

2023년 9월 12일
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[논문리뷰]Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks - 2015

bottleneck에 해당하던 Region proposal 작업을 GPU 장치에서 수행(RPN적용)end-to-end 학습 VGG16 으로 image의 특징을 추출 하고 Region Proposal Network(RPN)은 물체가 있을 법한 위치를 찾아 classifi

2023년 9월 6일
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[논문리뷰] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation - 2014

Preview 2-stage Selective Search 를 이용해 2,000개의 Region Proposal 을 생성 각 Region Proposal 을 동일한 크기의 이미지로 warping warping image를 일일이 CNN 에 넣어서 foward 결과를 계

2023년 8월 10일
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SVD(Singular Value Decomposition) - 특이값 분해

Abstract > PCA의 경우 정방행렬만을 고유벡터로 분해할 수 있지만, SVD는 정방행렬 뿐만 아니라 행과 열의 크기가 다른 행렬에도 적용할 수 있다. 일반적으로 SVD는 특이값 분해로 불리며, m x n 크기의 행렬 A를 특이 벡터(singular vecto

2023년 7월 23일
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YOLOv5 (1) - 프로젝트 개요

💡 YOLOv5 Yolo란 "You Only Look Once"의 약자로, 실시간 객체 감지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘이다. YOLO는 이미지를 그리드로 분할하고,각 그리드 셀마다 Bounding Box를 예측하여 그 안에 포함된 객체를 인식한다. YOLO는 주로 자율 주행 자동차, 보안 시스템, 객체 추적 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. Yolo...

2023년 7월 21일
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[Torchio]-3D Segmentation

Torchio는 Pytorch를 기반으로 구현되어 있으며, 3D Segmentation 특히 의료 분야의 데이터를 분석하기 용이한 오픈소스 라이브러리입니다. 이번 포스팅에서는 Torchio 내에서 3D 데이터를 로드하고 모델에 입력해 주는 과정을 담당하는 DataStr

2023년 7월 2일
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[논문 리뷰] YOLOv7

YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors Introduction Computer Vision 분야에 속한 Real-time object detect

2023년 6월 15일
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[Generative model]

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=Q3HU2vEhD5Y20강 내용 정리Data: (x, y)x is data, y is labelGoal: Learn a function to map x -> yExamples: Classific

2023년 4월 10일
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[지옥의 CV캠프] ResNet 논문 리뷰(혹은 번역)

본 리뷰는 모두의연구소 공간 지원을 받아 작성되었습니다. 깊은 신경망은 트레이닝하기 어렵다. 이 논문에서는 깊은 네트워크 트레이닝을 쉽게 만드는 residual learning

2023년 3월 8일
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정리 필요한 논문들

Attention is All You Needhttps://arxiv.org/abs/1706.03762(NIPS 2017)Real-Time Scene Text Detection with Differentiable Binarization and Adaptive

2023년 3월 8일
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[오류 해결] paddleocr 사용 시 AttributeError: 'ParallelEnv' object has no attribute '_device_id'

GPU 환경이 구축되지 않아서 생기는 오류.config.yml 파일에서 use_gpu: false로 변경

2023년 2월 27일
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Few-shot Learning에 대해...

Abstract > 의료 분야에서 질병 진단 관련하여 후향적인 연구를 진행하였을때 데이터 수집간 적은 데이터을 자주 목격하게 되었다. 그렇기 때문에 '적은 데이터셋으로 모델을 학습시켜 질병 분류를 할 수 있을까?' 에 대한 고민을 하게 되었고. 이와 관련하여 Few-s

2023년 2월 18일
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[오류 해결] paddleocr 사용 시 TypeError: '<' not supported between instances of 'tuple' and 'float'

paddleocr로 얻어낸 result값을 이미지 바운딩 하기 위해해당 코드 실행시 아래와 같은 오류 발생먼저 result를 확인해 보자.result0을 확인해 보자.필요없는 차원이 하나 더 붙어 있음을 확인.result = result0 으로 바깥의 한 차원을 제거하

2023년 2월 15일
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#CV 환경 구축 2 - Ubuntu 20.0.4에 caffe 설치하기

EnvironmentMacOS(M1)CUDA == 11.5\*opencv == 4.4.0vim을 사용해서 아래 내용을 복붙해서 넣어준다(환경별 버전은 맞춰줘야함)나는 이 과정에서 caffe의 cpp, hpp 파일에 있는 Opencv 버전에 문제가 있어서 파일들 내의 o

2023년 1월 29일
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[object detection] R2CNN

R2CNN은 Faster R-CNN의 아키텍처를 기반으로 이루워져있습니다.가장 큰 차이점은 축과 나란한 box 좌표와 기울어진 box 좌표를 둘 다 output으로 얻어내 사용하는 것과 더 많은 텍스트 유형을 검출하기 위해 서로다른 크기의 ROI Pooling을 진행

2023년 1월 23일
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[object detection] Fast R-CNN & Faster R-CNN

Fast R-CNN (1) selective search 방법으로 bounding box 생성 (2) 영역을 전혀 고려하지 않은체 CNN을 통해 feature map을 만든다. (3) 이미지에서 얻은 bounding box를 feature map에 projecti

2023년 1월 23일
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