홍든램지의 보일러실

ConvGRU(Convolutional Gated Recurrent Unit)는 순환 신경망(RNN)의 변형인 Gated Recurrent Unit(GRU)과 합성곱 신경망(CNN)의 조합입니다. ConvGRU는 시계열 데이터와 공간 정보를 모두 고려하여 이미지 및 동영상 처리와 같은 작업에 사용됩니다. 이 글에서는 ConvGRU의 작동 원리와 예시를 살펴보고, 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보자. ConvGRU의 원리: ConvGRU는 Gated Recurrent Unit (GRU)의 기본 구조를 따르되, 합성곱(Convolution) 연산을 적용하여 공간 정보를 처리한다. ConvGRU의 주요 특징은 다음과 같다. 공간 정보 처리: 합성곱 연산을 통해 이미지의 특징을 추출하고 인접한 픽셀 ..

1. 설치 https://github.com/DecaYale/RNNPose.git GitHub - DecaYale/RNNPose: RNNPose: Recurrent 6-DoF Object Pose Refinement with Robust Correspondence Field Estimation and Pose RNNPose: Recurrent 6-DoF Object Pose Refinement with Robust Correspondence Field Estimation and Pose Optimization, CVPR 2022 - GitHub - DecaYale/RNNPose: RNNPose: Recurrent 6-DoF Object Pose Refin... github.com 위 링크를 통해 터미널에..

블랜더에서 필요한 다양한 assets을 다운로드 할 수 있다. 데이터셋이 준비되지 않았다면 다양한 데이터셋을 다운로드하여 사용하면된다. 다운로드 커맨드는 아래와 같다. blenderproc download blenderkit blenderproc download cc_textures blenderproc download haven blenderproc download ikea blenderproc download pix3d blenderproc download scenenet 아래와 같은 예시로 다운로드할 수 있다. 남은 용량이 많다면 다운받아보자. blenderkit 데이터셋을 받아보니 용량이 143.6GB가 되었다. 해당 데이터셋은 아래 링크에서 확인할 수 있다. 1.Blenderkit https:/..

BlenderProc은 컴퓨터 비전 연구를 위한 대규모의 다양하고 사실적인 3D 데이터 세트를 생성할 수 있는 오픈 소스 이다. https://dlr-rm.github.io/BlenderProc/ BlenderProc2 — BlenderProc 2.4.0 documentation BlenderProc creates the specified scene and renders the image into output/0.hdf5. Breakpoint-Debugging in IDEs As blenderproc runs in blenders separate python environment, debugging your blenderproc script cannot be done in the same way as w..

https://github.com/NVlabs/instant-ngp GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more - GitHub - NVlabs/instant-ngp: Instant neural graphics primitives: lightning fast NeRF and more github.com nvidia에서 nerf에 대한 논문을 좀 더 빠르게 만들었다고 할 수 있습니다. NeRF 란 NeRF는 뉴럴 네트워크를 사룡해 입력된 2D 이미지를 기반으로 사실적인 ..

카메라의 내부 매개변수는 카메라가 2D 이미지 평면에 3D 점을 투영하는 방법을 설명하는 고유 매개변수를 나타냅니다. 이러한 매개변수에는 다음이 포함됩니다. 초점 거리(f): 렌즈가 무한대로 초점이 맞춰졌을 때 카메라 렌즈와 이미지 면 사이의 거리입니다. 이미지의 배율을 결정하고 이미지의 개체 크기에 영향을 줍니다. 주점(c): 카메라 렌즈의 광학 중심에 해당하는 이미지 평면의 점입니다. 광축과 이미지 평면의 교차점입니다. 왜곡 계수(s): 이것은 이미지 평면이 카메라의 광축에 대해 얼마나 비수직인지를 측정한 것입니다. 일반적으로 대부분의 카메라에서 0에 가깝습니다. 종횡비(a): 이미지의 너비와 높이의 비율입니다. 이미지의 개체 모양에 영향을 줍니다. 왜곡 계수: 이 매개변수는 이미지 포인트가 실제 위..

카메라 캘리브레이션 실제 3차원 공간을 카메라로 찍게 되면 2차원의 이미지로 변하게 된다. 3차원의 점들이 이미지 상에서 어디에 맺히는지는 영상을 찍을 당시의 카메라의 위치 및 방향에 따라 결정된다. 즉 카메라의 위치와 방향이 중요! 실제 이미지에서 영향을 받는 요소 카메라의 사용된 렌즈 렌즈와 이미지 센서간의 거리 렌즈와 이미지 센서간의 각도 따라서 , 3차원 점들이 영상에 투영된 위치를 구할때 반대로 영상좌표에서부터 3차원 공간좌표를 복구할 때 위의 동작을 수행 할 때 내부 요인을 제거해야만 정확한 계산이 가능해진다. 카메라에는 내부(intrinsic) 파라미터와 외부(extrinsic) 파라미터가 존재한다. 내부파라미터 (Instrinsic parameters) 카메라의 내부파라미터 초첨거리 Foc..