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(CNN)Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
CV Paper List Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Abstract region proposals과 CNN을 결합하여 object detection network인 R-CNN을 제안합니다. 1. Introduction Object detection은 영상 내부의 모든 객체를 localization해야 한다. Sliding window 방식은 두가지 문제가 있다고 언급한다. 첫 번째 Receptive Field 문제, CNN 네트워크의 상위 layer에서 window 크기가 너무 커,... Read More
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(CNN)Feature Pyramid Networks for Object Detection
CV Paper List Feature Pyramid Networks for Object Detection Abstract Feature pyramids는 다양한 scale의 objects를 감지하는 방법론이다. 본 논문은 CNN을 적용하여 multi-scale pytamid 구조인, Feature Pyramid Network (FPN)을 보여준다. 기존의 Faster R-CNN에 FPN을 적용하여 높은 성능을 보여주었다. 1. Introduction Object를 다양한 scale에서 인식하는 것은 이미지에 존재하는 다양한 크기의 object를 이해하는데 필수적이다. 특히 작은 object를 인식하... Read More
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CLIP install error
Error message $ pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git Collecting git+https://github.com/openai/CLIP.git Cloning https://github.com/openai/CLIP.git to /tmp/pip-req-build-_hke7brn Running command git clone -q https://github.com/openai/CLIP.git /tmp/pip-req-build-_hke7brn ERROR: Command errored out with exit status 1: com... Read More
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(Diffusion)DiffFashion논문 분석
CV Paper List Abstract DiffFashion논문은 Diffusion을 사용한 style transfer 논문이다. style transfer는 content와 style를 입력으로 받아 content의 구조는 유지하면서 style의 스타일을 전송하는(입히는) 연구이다. 다음 DiffFashion Fig. 1.을 통해 style transfer은 무엇인지에 대해 알 수 있다. Fig. 1. 그림에서 Appearance와 Bag은 논문에서 clothing image[content image]와 reference appearance image[style image]로 설명하고 있다. 전... Read More
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(Diffusion)DiffFashion: Reference-based Fashion Design with Structure-aware Transfer by Diffusion Models
CV Paper List DiffFashion: Reference-based Fashion Design with Structure-aware Transfer by Diffusion Models Abstract Image-based fashion design with AI techniques has attracted increasing attention in recent years. 최근에는 인공지능 기술을 활용한 이미지 기반 패션 디자인이 주목받고 있습니다. We focus on a new fashion design task, where we aim to transfer a r... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 08
Chapter 08) to부정사구 Section 01) 내부 구조 Point 1) to부정사 = to + 동사 원형 to부정사는 전치사 to와 동사 원형 조합으로 이뤄져있다. to부정사는 동사의 성질을 가져 뒤에 동사의 목적어인 명사, 형용사가 올 수 있다. to부정사의 역사적 배경 “to부정사”는 영어 문법에서 동사 원형 앞에 쓰이는 부정사 중 하나입니다. 이에 대한 역사적 배경은 중세 유럽의 언어 변화에 대한 연구에서 찾아볼 수 있습니다. 중세 유럽에서는 고대 로마 시대에 사용되던 문법 규칙이 대부분 사라지고, 다양한 언어가 형성되었습니다. 이에 따라 중세 유럽에서 사용되는 언어들은 ... Read More
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(grammar)Grammar Power 기본 - Chapter 07
책에는 없는 내용들 Chapter 5, 6에서 배운 명사구 형용사구는 어구가 붙지 않고 구만 붙는데 Chapter 7에서는 부사어구라고 말할까? 어구와 구의 차며 구 구는 문법적으로 어구라고 쓰이지만 어구와는 차이가 있다. 구는 2개이상의 단어가 모여서 이뤄진 단어들의 집합이다. 구는 핵이 명사구면 명사로, 동사구 동사로 이뤄져있다. 어구 앞에서 설명한 구와 동일하게 사용되지만 실질적으로 문장에서 역할이 다를 수 있다. 예를들어... Read More