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※ Coursera의 Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs) 강의를 듣고 작성한 글입니다. Week 1에서는 GAN의 기본적인 구조에 대해 학습합니다. Generative Model 이란? 이름 그대로 무언가를 생성하는 모델을 generative model이라고 말합니다. 이를 discriminative model과 비교해볼게요. Discriminative model은 개와 고양이를 나누듯 class를 나누는 작업을 수행합니다. 어떤 이미지 feature가 input으로 들어가면 개인지, 고양이인지하는 class로 output이 나온게 됩니다. Generative model은 이미지를 생성해주는 모델입니다. input과 output이 generative..

이 논문은 AI City Challenge 23 Track 1에서 1등을 한 팀의 논문이다. Track 1은 Multi-Camera Peaple Tracking으로 여러 카메라에서 사람을 인식하고 같은 사람은 카메라에 상관없이 하나의 ID로 tracking하는 task이다. WILDTRACK이나 MMP-TRACK과 같은 다른 Multi-Camera tracking 데이터 셋 처럼 intrinsic과 extrinsic을 제공하지는 않고, 사람들이 움직이는 것을 위에서 바라본 bird-eye view map을 제공한다. 이미 전체 영상이 있는 챌린지여서 offline으로 작동하며, 고정된 카메라들로 이루어진 데이터셋을 다룬다. Overall Pipeline 그림2에서 볼 수 있듯 크게 Single-camer..

이름에서 알 수 있듯 feature matching 모델이다. feature matching이란 두 이미지 사이에서 같은 특징을 찾는 점을 연결해주는 것이다. 이 task를 딥러닝에서 수행하게 되면서 image feature를 찾기보다는 한 이미지에서 다른 이미지로 대응되는 점을 찾는 것으로 변화하게 되었다. feature matching을 통해 homography나 extrinsic parameter를 구하는 등의 task들을 이런 방식의 matching으로도 수행 가능하다. 이후 나온 3DG-STFM과 같은 여러 논문들이 이 방식을 기반으로 연구했다. Method overview 먼저 모델을 빼고 흐름을 살펴보자. 두 이미지 A와 B가 있다. 두 이미지를 동일한 크기의 칸으로 나눈다. (논문에서는 그..

분류(Classification)란? 입력 벡터 $\textbf{x}$가 주어졌을 때 이를 $K$개의 이산 클래스 $C_{k}$들 중 하나에 할당하는 것이다. Regression은 타깃 변수(target variable)이 예측하고자 하는 실수였지만, classification은 명확한 class를 표현해야 하므로 다양한 방식으로 타깃 변수를 사용한다. 표현 방법 중 한가지가 원 핫 인코딩(one hot encoding)이다. input space는 결정 경계(decision boundary) 혹은 결정 표면(decision surface)이라고 불리우는 경계를 바탕으로 여러개의 결정 구역으로 나눠지게 된다. 선형 모델로 해결하는 방법 분류문제는 두 개의 단계로 나눌 수 있다(1.5.4 참고). 추론 단..