- ABSTRACT 단일 이미지 기반 3D Human Pose estimation은 비디오에서 시간적으로 일관되고, 부드러운 3D Human motion을 복구하는 것은 아직까지 Challenge Static feature에 강한 의존성때문에 단일 이미지 기반 방법의 시간적 temporal inconsistency(불일치) 문제를 해결하지 못함 이에 일시적으로 일관된 TCMR 시스템을 제안함 현재 Static한 특성에 지배되지 않고 과거와 미래 프레임의 시간 정보에 효과적으로 초점을 맞춤 => 프레임당 더 나은 3D Pose 및 Shape 정확도로 시간적 일관성 측면에서 이전방법보다 더 뛰어남 문제점 1. 단일 이미지 기반 방법은 정적 이미지에서 적절한 출력을 예측하지만, 프레임당 비디오에 적용하면 시간..
Generative model의 한 종류인 VAE(Variational AutoEncoder)를 공부하기 전, 먼저 AE(AutoEncoder)에 대해서 간단하게 소개하려고 한다. AE랑 VAE는 이름이 유사하지만, 목적은 아예 다르다. AE는 원래 데이터를 복원하기 위해 Z를 잘 임베딩 하는 것(manifold learning)이 목적이며, VAE는 새로 만드는데 유사한 데이터로 재생성 하는 것이다.(generative model) 즉, AE (x => x) VAE (x => x')이다. - Auto-Encoder AE는 비지도 학습기반이며 인코더와 디코더로 구성되어 있다. 그런데 이름에도 나와있듯이, AE(AutoEncoder) 인코더에 집중한 방식이다. 입력을 받아서 효율적인 값(Latent Var..
이미지(data), 차원(dimension), 그리고 분포(distribution)간의 참고할 블로그 https://89douner.tistory.com/330 1. 이미지, 차원(dimension), 그리고 분포(distribution)간의 관계 안녕하세요. 이번 글에서는 이미지(data), 차원(dimension), 그리고 분포(distribution)간의 관계에 대해서 설명해보도록 하겠습니다. 앞으로 AutoEncoder, VAE, GAN을 이해하기 위한 가장 기본적인 background이 89douner.tistory.com https://deepinsight.tistory.com/124 [정리노트] [AutoEncoder의 모든것] Chap2. Manifold Learning이란 무엇인가 Man..
모수(Population Parameter)란? 본 게시글에서는 통계학에서 사용되는 용어인 모수(Population Parameter)란 무엇인지 알아보겠다. 모수를 이해하기 위해서는 모집단을 먼저 이해해야 한다. 1. 모집단(Population)이란? 사전적으로 모집단이란 통계학에서 관심의 대상, 조사의 대상이 되는 모든 개체 값의 집합을 말한다. 쉽게 말해 모집단은 "연구자가 알고 싶어 하는 대상 또는 효과의 전체(집단)"이다. 예시 1. 고등학교 3학년 남학생의 평균 키를 알고 싶다. -> 모집단 : 대한민국 전체 고등학교 3학년 남학생의 키 2. 백신 A를 처방했을 때와 백신 B를 처방했을 때 어떤 효과의 차이가 있는지 알고 싶다. -> 모집단 : 백신 A를 처방했을 때 모든 효과, 백신 B를 처..
- Discriminative model vs Generative Model 분류(Classification) 문제는 크게 Generative model과 discriminative model로 나눌 수 있는데, 로지스틱 회귀분석(logistic regression)처럼 클래스를 분류하는데 집중하는 모델들이 discriminative model이며, 반면에 generative model은 우도(likelihood)나 사후 확률(posterior probability)를 사용하여 분류 경계선(decision boundary)를 만든다고 알려져 있다. (그런데, 사실 어떤 모델을 사용한다고 했을때, 그 모델 자체를 분류 모델 or 생성 모델로 구분해서 보는 것이 애매하다고 생각이든다. 왜냐하면 보통 학습을 ..
안녕하세요 ✋ 어쩌다가 대학원을 오게된 꾸준표입니다. 저는 AI, Digital Twin, Python, C++, 논문 리뷰, 코드 리뷰 등 다양한 형태로 운영하고 있는 블로그입니다. 제가 현재 대학원생활을 하면서 겪은 경험들과 공부하고 있는 내용들을 공유하며 같이 이야기하면 좋을 것 같다는 생각이 들어 만들게 되었습니다. 블로그에 내용을 올릴땐 최대한 검증이 되거나, 잘못된 정보를 올리지 않기 위해서 최대한 노력할것이지만... 저의 뇌피셜이 포함된 내용들이 있을 수 있기 때문에 잘못된 내용이 있거나 논의하고 싶은 내용들은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다.
