Study

[SLAM] 0. SLAM / SfM 이란?

안녕하세요. 후니대디입니다. SLAM 시리즈 첫번째로 SLAM의 개념부터 전체적인 pipeline을 포스팅하겠습니다. 정 의 SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping 의 줄임말이고, SfM은 structure from motion의 줄임말입니다. SLAM을 단어 그대로 해석해보면 위치추정 및 지도화를 동시에 한다? 라고 할 수 있습니다. 즉, 사전정보가 없는 공간에서 특정센서를 이용하여 위치를 tracking하고 주변 정보를 mapping하는 것을 의미합니다. 특별히 camera 센서를 이용한다면 visual SLAM이라고 명명하고 여기서는 visual SLAM을 중심으로 설명하겠습니다. SfM은 camera센서를 통해 움직이면서 모은 frame들을 가지고 다시 re..

[paper review] NICE-SLAM : Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM 리뷰

안녕하세요. 후니대디 입니다. 이번에는 CVPR '22 에 등재된 NICE-SLAM 간략하게 리뷰해보겠습니다. Abstract 해당논문은 일단 RGB-D camera만을 다루며, learning based slam이며 NeRF의 Volume Rendering과 AE의 아이디어를 이용하여 Map과 pose estimation을 하는 방법을 제안합니다. 저자가 말하는 contribution은 real-time으로 large-scale도 가능한 점입니다. 그 이유로 iMAP과 다르게 single large MLP를 사용하지 않고, multi tiny MLP를 이용한 점을 이유로 말하는데요. 자세한 건 아래서 살펴보겠습니다. NeRF의 사전 학습은 아래의 포스트를 참고해주세요. [paper review] NeR..

[FE] React , Next 이란? (Appendix 무료강좌추천)

안녕하세요. 후니대디입니다. 이번에는 Full Stack시리즈에서 React, Next등 Front-End에서 사용하는 기술들에 대해 간략하게 살펴보겠습니다. What is React? 사실 웹알못인 저는 프론트엔드 프레임워크하면 가장 먼저 리액트만을 떠올립니다. 2022년 프런트엔드 프레임워크 no.1은 리액트임을 부정할 수 없습니다. 리액트의 공식적인 출처와 정의는 페이북에서 개발하고 관리하는 UI 라이브러리 입니다 (사실 지금의 리액트가 제공하는 수준은 프레임워크라고 해도 무리는 없습니다만.. 엄밀히는 라이브러리가 맞습니다). 다른 FE프레임워크와는 대조적으로 리액트는 UI기능만을 제공하며 상태 관리, 라우팅, 빌드 시스템 등은 개발자가 직접 구축해야 합니다. (이를 위해 creat-react-ap..

[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..

[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...

[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..

[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..

[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. ..