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[논문] Deep 3d human pose estimation: A review

CV & ML 2021. 11. 22. 21:33

이 논문은 딥러닝 기반 3D 사람 포즈 추정(Human Pose Estimation; HPE)에 대한 풀어야할 문제들과 알고리즘, 데이터셋 등에 대해 정리해놓은 리뷰 논문이다. 오랫동안 미뤄놓았던 HPE 공부를 다시 시작하기 위해 블로그에 정리하면서 익힐 예정이다. 1. Introduction 먼저 Human Pose Estimation이란 사진이나 영상으로부터 사람(들)의 관절(articuated joing)의 위치를 찾는 연구분야다. 현재는 2D 영상을 통해 2D 관절 위치를 찾는 데까지는 성공적인 수준까지 연구가 완료되었지만 여전히 3D 위치를 찾는 것은 과제로 남아있다. 일단, 우리는 이 HPE 기술이 어느 분야에서 활용될 수 있는지 살펴보겠다. 1.1 Application 사람-컴퓨터간 상호작용..

MCU 보드 기반 도서관 서가 안내 로봇 제작

CV & ML 2021. 11. 4. 08:50

SketchUp를 통한 로봇 외형 설계 모터 작동 및 기계적 부하 인가 테스트 8개의 초음파 센서를 통한 장애물 감지 아두이노와 라즈베리 파이 연결 도서관 서가 구조 3D 모델링 및 체크포인트 저장 자이로 센서의 캘리브레이션을 통해 로봇 정지 시 초기 값 보정 목표 서가를 트리 자료구조로 구현하여 탐색 안드로이드 앱을 통한 책 검색 및 로봇과의 블루투스 연결 로봇 얼굴 UI 구현 8개의 초음파 센서를 OctoSonar 라이브러리를 활용하여 드라이버로 연결 후 아두이노와 통신 초음파 센서 데이터를 통해 장애물 감지 알고리즘 개발 도서관 서가 구조 3D 모델링 및 체크포인트 저장 자이로, 모터, 초음파 센서 통합 로봇 얼굴 UI 구현 코드(일부만 공개): K_Bot

RGB-IR 카메라 통합 3D point cloud 구현

CV & ML 2021. 11. 3. 21:43

Intel D435 카메라의 오픈 소스 librealsense2를 활용하여 데이터 획득 및 처리 체스보드 기반의 캘리브레이션을 통해 RGB, IR 카메라 내부 파라미터 추출 RGB 카메라와 IR 카메라의 외부 파라미터인 회전, 이동 측정 IR 카메라 중심의 depth 값을 카메라 내부, 외부 파라미터를 통해 RGB 영상 좌표계로 변환 체스보드 코너점을 활용한 재투영오차 계산 * 코드: D435_Calibration

초광각 렌즈의 왜곡 보정과 특징 융합형 인식 모델 연구

CV & ML 2021. 11. 3. 11:31

초광각 어안렌즈 영상으로 실시간 물체 인식을 위해 오픈 소스 기반으로 시스템 개발 FLIR 사의 어안렌즈 카메라를 사용하여 데이터 획득 대용량 데이터셋 구축을 위해 일반 카메라용 오픈 소스 데이터셋 KITTI와 CityScape을 어안 카메라 모델을 활용하여 영상 합성 학습 데이터셋의 물체 크기를 x축에 따라 측정하여 확장 가중치 계산 2차원 영상의 x축을 3차원 구의 경도로 맵핑 시 가중치를 적용하여 확장형 왜곡 보정 구현 YOLOv3 기반하여 특징 이어붙이기(concatenation)을 3가지 형태로 추가 적용하여 작은 물체들의 특징 정보 보존 * 코드: Expandable-Spherical-Projection , YOLOv3-SPP

[YOLO] 소량의 데이터셋 경로를 포함하는 text 파일 생성

CV & ML 2020. 5. 6. 11:19

프로젝트 Sonk_Program 사용되는 파일 경로 utils/sorting.py utils/filPath.py utils/fileIO.py mode_number 0, 1, 2 를 사용하여 train, validation, test dataset을 구분하여 text 파일을 생성한다. 과정: 1) mode_number를 사용자 변수로 넣고 sorting.py를 실행한다. 2) mode_number로 train / val / test 를 구분한다. 3) count_data_per_class(text 라벨 폴더 경로, img 파일이름이 저장된 text 경로, 파일 확장자, (클래스 이름들) ) --> class id or name : num of object 가 dictionary 형태로 리턴. 4) num ..

Objects as Points (CenterNet) 논문 리뷰

CV & ML 2019. 12. 22. 14:34

석사 1학기 차 새로운 프로젝트에 참여하게 되었다. 산업 현장에서 블랙박스처럼 카메라를 달아서 물체를 탐지하는 기술 개발이었다. 저사양 임베디드 보드에서 가볍고 빠른 object detector를 연구하다 선배가 발견하신 CenterNet을 보고 논문을 읽어보고, 직접 학습시키고 개발해보았다. 먼저, 논문 리뷰를 먼저 해보겠다. 참조 링크: CenterNet 논문: https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 논문 리뷰 참조: https://nuggy875.tistory.com/34 [Object Detection] CenterNet (Objects as Points) 논문 리뷰 지금까지 Real-Time Task를 요구하는 Object Detection 문제를 해결할 때는 주로 Y..

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