[Pose Estimation] openpose Library
OpenPose 라이브러리의 정식 최종 버전이 발표되었다. 이 라이브러리는 사람의 행위를 인식하고 스켈레톤 모델을 정확히 구해낼 수 있는 라이브러리 이다. C++ 기반으로 쓰여져 있으며, Caffe 기반의 라이브러리이지만, 간단한 수정이나, 약간의 expend를 원할 경우 Tensorflow 를 사용하거나 Windows 환경에서 실행 해 볼 수 있다. 정확히는 C++와 Caffe 기반의 Real-time multi-person keypoint detection and multi-threading 라이브러리 라고 할 수 있다. 저자는 Gines Hidalgo, Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Hanbyul Joo and Yaser Sheikh 이다. 간혹 HAR 관련 논문을 ..
2017.07.28
[Pose Estimation] OpenPose Library - Basic Overview
참고자료 : CMU-Perceptual-Computing-Lab / openpose의 Github HCI(Human-Computer Interaction) 분야와 내가 관심있는 HAR(Human Activity Recognition)에서 요즘 핫한 CMU에서 개발한 Openpose Library의 시스템 구성도이다. Module Diagram 메인 모듈은 세가지로 구성되어있으며, 이를 사용하거나 약간씩 변경하려고 하는 경우 두 가지 메인 컴포넌트로 설명 할 수 있다. 그리고 아래 링크에 모든 모듈의 클래스 다이어그램이 포함되어 있다. openpose/doc/UML/ 그리고 메인 모듈은 다음과 같다. 1. The basic module : core 2. The multi-threading module : ..
2017.07.28
Wrapper 개념
참고자료 1 : http://tip.daum.net/question/175446참고자료 2 : 래퍼클래스 네이버 블로그 공부를 하다보니 라이브러리를 쓰려는데 Wrapper 개념이 나와서 정리해두려고 한다. 어떤 카테고리에 넣을지 고민되서 자료형으로 설명 할 수 있으니까 C & JAVA 카테고리에 적어본다.. 자료형에서의 Wrapper wrapper의 사전적 의미는 '(특히 식품) 포장지'라는 뜻입니다. 여기서 래퍼 클래스는 기본 자료형(primitive data types)에 대한 클래스 표현을 래퍼 클래스(wrapper classes)이다. 기본 자료형에 대해서 객체로서 인식되도록 '포장'을 했다는 뜻인데, 객체라는 상자에 기본 자료형을 넣은 상태로 생각하면 된다. 필요시 컴파일러가 자동으로 수행하기 ..
2017.07.28
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논문 DOI 링크 찾기
저널을 쓰다보면 camera-ready paper를 제출 할 때, 참고문헌에 DOI 링크를 추가하여 아래와 같이 작성해야하는 경우가 있다. [8] Seohee Park, “my paper title,” IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems(Journal name), vol. 24, no. 1, pp. 131-143, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/~~ 이 때 아래 사이트를 이용하여 DOI 링크를 찾는다. 찾고자 하는 DOI 링크가 없는 경우 다른 웹 사이트 주소를 인용하여도 된다. (학회마다 다를 수 있음!) DOI 링크 찾을 수 있는 사이트https://search.crossref.org/ 먼저 사이트에 접속한 뒤, ..
2017.07.25
[참고자료] Computer Vision 관련 Dataset
출처 : http://liris.cnrs.fr/voir/wiki/doku.php?id=datasets Computer vision datasets(kept by the computer vision and ML group of the LIRIS laboratory, INSA-Lyon)Other dataset lists and surveysList of RGB-D datasets by M. Firman / UCLSemantic Full Scene Labelling2017 Mapillary Vistas Dataset 25000 high resolution images.2017 Stanford 2D-3D-Semantics Dataset: 100k images, indoor, with segmentation an..
2017.07.21
논문 효과적으로 읽는 법
참고자료 : https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/463498977324499/ 논문을 효과적으로 읽는법논문을 읽을때 총 세번 다른 방법으로 읽는게 효과적임 1. 첫번째로 읽을때: 대략적인 아이디어 파악 2. 두번째로 읽을때: 디테일을 제외한 내용 파악 3. 세번째로 읽을때: 논문을 깊이 이해 First pass: - 5-10 분 이내 - 제목, abstract, intro 를 읽음 - section 과 subsection 제목만 읽고 나머지는 과감히 스킵 - 결론을 읽음 - reference를 대충 읽으면서 이미 읽은 논문이 어떤건지 대충 파악 First pass가 끝나면 아래의 질문들에 대해서 답할 수 있어야 함 1. Category: wh..
2017.07.21
[Action Recognition] Activity Classification Approaches
참고자료 1 : Bux, Allah, Plamen Angelov, and Zulfiqar Habib. "Vision based human activity recognition: a review." Advances in Computational Intelligence Systems. Springer International Publishing, 2017. 341-371. 참고자료 2 : http://blog.naver.com/purity713/220900741260 Generative model vs Discriminative model 데이터 x와 그 데이터들의 Class y가 input으로 주어졌을 때, Generative model은 먼저 p(x|y), p(y)를 m... blog.naver.com ..
2017.07.21
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포토샵 꺼질때
Windows 10 환경에서 Adobe Photoshop cs2 구버전 설치 후 프로그램 작동 중지가 됬다던가 꺼져버리는 경우가 있다. 지금 현재 photoshop CC 2017 버전이 최신버전인데 CS2 같이 구버전을 사용 할 때는 아래와 같은 설정을 추가적으로 해주어야 한다. 출처 : http://hwsecter.tistory.com/1312
2017.07.18
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[Deep Learning] 7. 2층 신경망 구현하기
출처 : 밑바닥 부터 시작하는 딥러닝 (한빛미디어) 신경망 학습이 이루어지는 순서는 다음과 같다. 전제 신경망에는 적응 가능한 가중치와 편향이 있고, 이 가중치와 편향을 훈련 데이터에 적응하도록 조정하는 과정을 "학습" 이라고 한다. 신경망 학습은 아래와 같이 4단계로 수행하게 된다. 1단계 미니배치 훈련 데이터 중 일부를 무작위로 가져온 뒤 미니배치의 손실 함수 값을 줄이는 과정을 거친다. 2단계 기울기 산출 미니배치의 손실 함수 값을 줄이기 위해 각 가중치 매개변수의 기울기를 구한다. 기울기는 손실함수의 값을 가장 작게 하는 방향을 제시하게 된다. 3단계 매개변수 갱신 가중치 매개변수를 기울기 방향으로 아주 조금 갱신한다. 4단계 반복 1~3 단계를 반복한다. 이는 6절에서 다루었던 경사 하강법을 이..
2017.07.17
[Python] 4. Python 내장함수
출처 : https://wikidocs.net/32 05-5 내장 함수지금까지 파이썬으로 프로그래밍하기 위해 알아야 하는 대부분의 것들을 공부했다. 이제 여러분은 자신이 원하는 프로그램을 직접 만들 수 있을 것이다. 하지만 그 전에 먼저 여러분이 만들고자 하는 프로그램이 이미 만들어져 있는지 살펴보기 바란다. 물론 공부를 위해서라면 누군가 만들어 놓은 프로그램을 또 만들 수도 있다. 하지만 그런 목적이 아니라면 이미 만들어진 것을 다시 만드는 것은 불필요한 행동이다(Don’t Reinvent The Wheel, 이미 있는 것을 다시 만드느라 쓸데없이 시간을 낭비하지 말라). 그리고 이미 만들어진 프로그램들은 테스트 과정을 수도 없이 거쳤기 때문에 충분히 검증되어 있다. 따라서 무엇인가 새로운 프로그램을 ..
2017.07.17
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[Deep Learning] 6. 경사하강법 (Gradient Method)
참고자료 1 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (한빛미디어) 1. 경사법(경사하강법, Gradient Method) 기계학습 문제 대부분은 학습단게에서 최적의 매개변수를 찾아낸다. 신경망 역시 최적의 매개변수(가중치와 편향)를 학습 시에 찾아야 한다. 여기에서 최적이란 손실 함수가 최솟값이 될 때의 매개변수 값이다. 매개변수 공간이 광대하여 어디가 최솟값이 되는 곳인지를 알아내기가 쉽지 않다. 이런 상황에서 기울기를 잘 이용해 함수의 최솟값을 찾으려는 것이 경사법이다. 여기서 주의할점은 각 지점에서 함수의 값을 낮추는 방안을 제시하는 지표가 기울기라는 것이다. 그러나 기울기가 가리키는 곳에 정말 함수의 최솟값이 있는지, 즉 그쪽이 정말로 나아갈 방향인지는 보장할 수 없다. 함수가 극솟값, 최솟값, 또 안장점..
2017.07.14
[Action Recognition] Human Action Recognition 의 현재
출처 : Terry Taewoong Um 님의 게시물 [Motion에서도 large dataset의 도래가 멀지 않았다!] 딥러닝의 가장 큰 공신은 뭐니뭐니해도 large dataset이다. (그 다음은 뉴럴넷, 그 다음은 GPU). 딥러닝이 지금 사진에서 시작해 음성, 자연어, 비디오로 넘어오고 있는 것도 모두 그들이 웹 또는 모바일에 large dataset을 보유하고 있기 때문이고, 따라서 최신의 딥러닝을 적용하기 참 좋았었다. 그런데 모션에 있어서는 왜 딥러닝을 많이 적용하지 못했을까? 그것은 large dataset의 부재 때문이었다. 그냥 모션이 담긴 비디오를 쓰면 안되냐고요? 현재 비디오에 있어서의 딥러닝은 '어디에 어떤 오브젝트가 있다' 정도를 아는 것이 최고 기술이지, 그들의 관절이 어떻..
2017.07.05