Study89 [paper review] Loc-NeRF:Monte Carlo Localization using Neural Radiance Fields 리뷰 안녕하세요. 후니대디입니다. 이번에는 NeRF 시리즈에 연속으로 Loc-NeRF를 리뷰해보겠습니다. Background 해당 논문은 NeRF를 사용하여 Localization을 시도한 논문으로, 우선 해당 논문을 이해하려면 Particle Filter와 NeRF에 대한 사전지식을 필요로 합니다. 개인적으로는 Loc-NeRF의 novelty는 크지 않지만, localization에 NeRF를 처음 사용해봤다는 것이 의미가 있는 것 같습니다. NeRF의 사전학습은 이전 포스트로 대체하겠습니다. [paper review] NeRF 논문 리뷰 최근 synthetic data들의 중요성이 대두되고 있습니다. simulation, generative model 등 여러 방법이 있지만 여기서는 NeRF를 짧게 분석해.. 2022. 10. 25. [Paper Review] PixelNeRF 논문 리뷰 안녕하세요. 후니대디입니다. 이번에는 pixelNeRF라는 논문을 리뷰해 보겠습니다. 시작하기 전에 해당 논문의 원활한 이해를 위해서는 NeRF의 논문을 먼저 이해할 필요가 있습니다. 이를 위해 이전에 포스팅한 글을 참고하시면 좋을 것 같습니다 :) [paper review] NeRF 논문 리뷰 최근 synthetic data들의 중요성이 대두되고 있습니다. simulation, generative model 등 여러 방법이 있지만 여기서는 NeRF를 짧게 분석해보겠습니다. 정 의 NeRF는 Novel View Synthesis 계열의 기술입니다. NVS.. jaehoon-daddy.tistory.com NeRF Limitation 본격적으로 시작하기 전에 우선 NeRF의 한계점에 대해 이야기하겠습니다... 2022. 10. 19. [FE] WebAssembly란? <핵심 이론편> 안녕하세요. 소소한개발자 후니대디입니다. 이번에는 WebAssembly(a.k.a WASM) 에 대해 빠르게 핵심만 알아보겠습니다. 정 의 C와 C++ 같은 프로그래밍 언어를 컴파일해 어느 브라우저에서나 빠르게 실행되는 바이너리 형식(low-level language)으로 바꾸는 기술입니다. 네이티브 언어 수준의 성능을 보여 줄 수 있는 기술이 WebAssembly의 목표입니다. → 즉, C,C++,Rust와 같은 로우 레벨의 언어의 퍼포먼스를 웹에서 내겠다는 것이 주요 목적이라고 볼 수 있죠. 좀 더 쉽게 풀어서 설명드리면, 기존에 여러분이 C++로 작업한 알고리즘이 있다고 가정해보죠. 음 적당히 큰 알고리즘 엔진이라고 합시다. 어느 날 회사에서 이 알고리즘을 이제 web에서 서비스해야겠다고 공표합니다.. 2022. 10. 10. [paper review] NeRF 논문 리뷰 최근 synthetic data들의 중요성이 대두되고 있습니다. simulation, generative model 등 여러 방법이 있지만 여기서는 NeRF를 짧게 분석해보겠습니다. 정 의 NeRF는 Novel View Synthesis 계열의 기술입니다. NVS란 특정 몇 개의 시점에서 촬영한 이미지로부터 임의의 위치에서 본 대상의 모습을 뽑아내는 이미지 synthetic 기술을 말합니다. 처음에는 SfM | SLAM 등과의 차이가 무엇인지 의문이 들었는데요. SfM은 3D Object를 있는 그대로 정확하게 렌더링 하는 것에 (혹은 pose estimation) 방점을 두는 것이라면, NeRF의 Novel View Synthesis 계열은 synthetic data를 generation 하는 것에 방.. 2022. 10. 9. [Detection] Object Detection History 1탄 안녕하세요. 후니대디입니다. 이번 포스팅에서는 Object Detection의 발전과정 및 개요에 대해 키워드 중심으로 전체적인 맥락을 살펴보도록 하겠습니다. Definition 우선 정의 부터 살펴보자면, Classification/ Localization/ Detection/ Segmentation으로 구분하여 비교해보겠습니다. Classification : 뜻 그대로 이 사진이 개인지, 고양인지 분류하는 것을 뜻합니다. 정확하게 Object가 사진에서 어디에 있는지는 중요하지 않습니다. Localizaion : 단 하나의 Object의 위치를 Bounding Box로 지정하여 찾는 것을 뜻합니다. Object Detection : 여러개의 Object들에 대해 위치를 BBox로 지정하여 찾습니다. .. 2022. 3. 7. 이전 1 ··· 12 13 14 15 다음
