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..

"Deep Automatic Portrait Matting" http://xiaoyongshen.me/papers/deepmatting.pdf "Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization" http://xiaoyongshen.me/webpage_portrait/papers/portrait_eg16.pdf "Deep Image Matting" https://arxiv.org/abs/1703.03872 Deep Image Matting Image matting is a fundamental computer vision problem and has many applications. Previous algorithms have poor performance ..

출처 : https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release Convolutional Pose Machines Shih-En Wei, Varun Ramakrishna, Takeo Kanade, Yaser Sheikh, "Convolutional Pose Machines", CVPR 2016. This project is licensed under the terms of the GPL v2 license. By using the software, you are agreeing to the terms of the license agreement. Contact: Shih-En Wei (weisteady@gmail.com) Recent Updates..

출처 : https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose OpenPose Latest News Apr 2017: Body released! May 2017: Windows version released! Jun 2017: Face released! Check all the release notes. Interested in an internship on CMU as OpenPose programmer? See this link for details. Introduction OpenPose is a library for real-time multi-person keypoint detection and multi-threading written in C+..

출처 : python에서 opencv를 사용하여 image crop하기 /* * http://sosal.kr/ * made by so_Sal */ 이미지에서 원하는 도형에 해당되는 부분을 찾아, crop을 해보고자 한다.opencv 라이브러리를 사용할 것이다. 이 포스팅에서는 위의 사진에서 네모난 사진들을 crop해볼것이다.네모난 박스를 체크하고 해당 부분을 잘라 저장할 것이다. 1. python opencv library 설치 및 기타라이브러리 설치 python 버전을 확인한다. (3.6 버전) http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 사이트에 접속하여 버전에 맞는 opencv whl 파일을 다운받는다. 윈도우즈 64비트와 python 버전 3.6을 사용하고 있기 때..

출처 : Image Segmentation using deconvolution layer in Tensorflow cv-tricks.com/image-segmentation/transpose-convolution-in-tensorflow/ Image Segmentation using deconvolution layer in Tensorflow - CV-Tricks.com This post is about how to write a deconvolutional/upsampling layer in tensorflow. cv-tricks.com Why is deconvolutional layer so important? Image segmentation is just one of the many use cas..

출처 : 텐서플로우 블로그 First Contact with TensorFlow‘First Contact with TensorFlow’ Book Cover. 출처: http://www.jorditorres.org스페인 카탈루냐 공과대학의 Jordi Torres 교수가 텐서플로우를 소개하는 책 ‘First Contack with TensorFlow‘을 공개했습니다. 책의 서두에서도 밝혔지만 이 책은 ‘Fundamental of Deep Learning‘ 같은 책 처럼 머신러닝의 이론적 배경에 무게를 두기 보다는 텐서플로우를 처음 접하는 사람들을 위한 입문서 용도로 쓰여 졌습니다.이 책은 대략 140여 페이지 정도로 pdf 나 인쇄본으로 구매할 수도 있지만 온라인에서 무료로 읽을 수 있도록 책 전체를 공개하..

출처 : 알리바바 클라우드 한국 도커 기반의 텐서플로우 개발환경 구축하기 1,2,3 #머신러닝 아주 쉽습니다https://intl.aliyun.com/forum/read-683 https://intl.aliyun.com/forum/read-685 https://intl.aliyun.com/forum/read-686

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 박진우 님이 공유해주신 자료 안녕하세요. 혹시 누군가에게 도움이 되지 않을까싶어 CS231n (2016) 과제코드를 공유드리고자 합니다. 얼마전 모두의 연구소 DeepLab Edu반에서 진행했던 스터디 산출물입니다. 혹시 살펴보시다가 부족한 부분이 있으면 피드백주세요. 반영하도록 하겠습니다. ^^ Repository for programming assignments of CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016).Thanks for the people who dedicate their life to widespread knowledge, which makes the wo..

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 김영준님 글 안녕하세요? 처음으로 글을 올려보네요. 알찬 정보 가득한 TensorFlow KR 진심으로 감사드립니다 :)다음학기에 UST(과학기술연합대학원)에서 MOOC 형식으로 대학원생/연구원들과 함께 딥러닝 수업을 진행해보려고 하는데요, 조사해본 온라인 강좌들은 다음과 같습니다. 1. 뉴럴넷의 창시자라고 할 수 있는 토론토대 제프리 힌튼 교수님 강의 (강의 자체는 좀 심심하다는 소문이.. ㅎㅎ) https://www.coursera.org/learn/neural-networks 2. 스탠포드 앤드류 응 교수님 강의 (기본에 충실한 강좌이죠..) https://www.coursera.org/learn/machine-learning 3. 버클리대 CS 294:..

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 Jae Hyung Ko 님의 글 저처럼 머신러닝,딥러닝 입문해 보시는 분들께 자그마한 정보가 될까 하여 조금 길게 포스팅 해 봅니다. 제가 6개월 정도 달려보았는데요. 한국어 강좌도 좋은게 많습니다.1. 처음 시작은 김성훈 교수님 유튜브 강의로 입문하시는게 최고의 선택인 듯 합니다. 쉽게 풀어주시면서 직관적인 이해를 도와주시는 부분이 참 많습니다. https://www.youtube.com/playlist… 2. 더 진도를 나가려면 기초를 다지는 것이 좋았습니다.(제 개인적으로는…)아래 2개 강좌는 반드시 듣는게 매우 중요할 듯 합니다.(1) 선형대수학 강좌 https://www.youtube.com/playlist… (2) 확률통계 강좌 http://www...

출처 : Tensorflow 를 이용한 Object Detection API 소개 TensorFlow Object Detection API로 컴퓨터비전 모델을 업그레이드 하세요. Google에서는 컴퓨터비전을 위한 유연한 최첨단 머신러닝 시스템을 개발했습니다. 제품과 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있을뿐 아니라 연구 커뮤니티의 발전을 촉진 할 수 있습니다 . 단일 이미지에서 여러 객체를 식별할 수 있는 정확한 ML 모델을 작성하는 것이 이 분야의 핵심 과제이며, 우리는 이러한 시스템을 교육하고 실험하는 데 많은 시간을 투자합니다. 오늘 TensorFlow Object Detection API 를 통해 이 시스템을 광범위한 연구 커뮤니티에서 사용할 수 있게 되어 기쁩니다. TensorFlow는 쉽게 물체..