한빛미디어에서 출간된 온디바이스 AI (AI and Machine Learning for On-Device Development) 책은 모바일용 ML 개발을 위한 내용들을 담고있다. ML 모델을 직접 만들지 않더라도 ML Kit를 사용하여 모델을 만들수 있으며, 모바일 환경에서 최적화 까지 하여 사용할 수 있도록 폭 넓은 분야를 다루고 있다. 뿐만 아니라 TFLite, Core ML 분야는 한글 자료가 별로 없다는 것이 단점인데, 이 책에서 한글로 모바일 환경에서 모델을 이용하여 추론하는 방법들을 아주 자세히 다뤄주고 있어서 꽤 유용했다. 특히 8장 TFLite 더 깊게 이해하기 챕터에서는 TFLite 개념부터 시작하여 모델 저장하기, 모델 변환하기, 독립 실행형 인터프리터로 모델 테스트하는 방법을 다루..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2303.07399v1.pdf GitHub : https://github.com/open-mmlab/mmpose/tree/1.x/projects/rtmpose GitHub - open-mmlab/mmpose: OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. OpenMMLab Pose Estimation Toolbox and Benchmark. Contribute to open-mmlab/mmpose development by creating an account on GitHub. github.com 오늘 리뷰할 논문은 Shanghai AI Lab에서 소개한 "RTMPose: Real-Time Multi-Perso..

GitHub : https://github.com/xingyizhou/CenterNet GitHub - xingyizhou/CenterNet: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: - GitHub - xingyizhou/CenterNet: Object detection, 3D detection, and pose estimation using center point detection: github.com Paper : https://arxiv.org/pd..

혼자 공부하는 데이터 분석 책은 한빛미디어에서 출간되었는데, 혼자서도 실무에 써먹을 수 있을 만한 수준까지 할 수 있도록 로드맵을 제시하고 있기 때문에 입문용으로 딱 좋은 책 같다. 데이터 분석은 데이터를 수집, 처리, 정제, 분석, 모델링하여 의사 결정을 내리는데 도움을 주는 작업이다. 보통 R이나 파이썬을 사용해서 하게 되는데, 이 책은 파이썬 기준으로 작성되어있다. 데이터 분석의 기본은 데이터를 다루는 것 부터 시작하는데, 이 책에서는 파이썬에서 JSON 및 XML 데이터를 다루는 것을 포함하여 기본부터 탄탄히 설명해두었다. 또한 데이터를 수정하고 삭제하는 등의 데이터 정제하는 방법과 데이터의 분산을 구하고, 표준편차를 구하는 등 데이터를 요약하는 기능에 대해서도 수록해두었다. 데이터 분석에 대한 ..

Paper : https://www.researchgate.net/publication/368336170_Keypoint-wise_Adaptive_Loss_for_Whole-Body_Human_Pose_Estimation Introduction 오늘 읽어볼 논문은 AAAI 2023에 소개될 Keypoint-wise Adaptive Loss for Whole-Body Human Pose Estimation 라는 논문입니다. NHN Cloud 분들이 논문을 냈네요. 아직 코드는 공개가 안된 듯 합니다. 이 논문은 dense 및 coarse keypoints의 mixed characteristic을 분석하여 whole-body human pose estimation을 수행합니다. whole body를 추정하는..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2212.06137.pdf GitHub : https://github.com/jozhang97/DETA GitHub - jozhang97/DETA: Detection Transformers with Assignment Detection Transformers with Assignment. Contribute to jozhang97/DETA development by creating an account on GitHub. github.com Introduction 오늘 읽어볼 논문은 2022년 12월 쯤 나온 "NMS Strikes Back" 라는 논문입니다. Object Detection 모델 중 DETR(Detection Transformer)라는 ..

Paper : https://arxiv.org/pdf/2209.14916.pdf GitHub : https://github.com/GuyTevet/motion-diffusion-model

homepage : http://www.d2l.ai/index.html Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation www.d2l.ai GitHub : https://github.com/d2l-ai/d2l-en GitHub - d2l-ai/d2l-en: Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 universi Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 400 univ..

Paper : https://arxiv.org/abs/2107.03332 GitHub : https://github.com/leeyegy/SimCC GitHub - leeyegy/SimCC: [ECCV'2022 Oral] PyTorch implementation for: SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for H [ECCV'2022 Oral] PyTorch implementation for: SimCC: a Simple Coordinate Classification Perspective for Human Pose Estimation (http://arxiv.org/abs/2107.03332). Old name: SimDR - GitHub -..

Paper : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/ECV/papers/Maji_YOLO-Pose_Enhancing_YOLO_for_Multi_Person_Pose_Estimation_Using_Object_CVPRW_2022_paper.pdf GitHub : https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose GitHub - TexasInstruments/edgeai-yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to TexasInstrumen..

AI Research Engnieer로 일하게 된지 어느덧 햇수로 5년차가 된 시점에서 문득 주니어와 시니어에 대한 차이는 무엇일까? 라는 궁금증이 생겼다. 그리고 나는 아직 주니어에 속할까, 시니어로 접어드는 중일까에 대한 의문과 혹은 그 중간 단계는 없는걸까? 라는 생각이 들었고, 이와 더불어 앞으로의 성장 포인트는 무엇일지 파악하기 위해 "AI Research Engineer 성장 포인트" 라는 글을 작성하게 되었다. 처음에 주니어와 시니어의 차이가 뭘까 생각해보다가 구글 검색창 및 여러 커뮤니티에 쳐서 나온 답은 아래와 같은 것들이 있었다. 젊으면 주니어, 늙었으면 시니어 (ㅋㅋ) 주는 것만 하면 주니어, 시키기 시작하면 시니어 똥을 싸면 티가 난다 주니어, 똥을 싸도 남이 싼 것처럼 할 수 있다..

humanpose estimation 연구 분야에서 접근 방식을 주로 top-down, bottom-up 방법으로 나누곤 하는데요, 이외에도 주목해야할 방식이 있습니다. 바로 one-shot approach 입니다. (CenterAttention 논문에서 나온 표현) one-shot 방법은 bottom-up 기반 방식에서 조금 더 업그레이드 된 버전이라고 보시면 되는데요, 일반적으로 각 root node의 위치를 regression 한 다음 keypoint 위치에 대한 offset을 예측하는 것입니다. 이를 pixel-wise regression이라고도 합니다. 최적화 과정이 필요한 그룹화 과정이 필요없기 때문에 훨씬 inference time이 빠릅니다. 그러나 occlusion 및 scale 변동성에..