The Beautiful Future

perspective transform = 시점 변환 , 즉, 시점에 따른 변환이라고 볼 수 있겠다.시점에 따라서 멀리 있는 사물은 작아보이고 가까이있는 사물은 커보이는 원리이다.핀홀모델을 살펴보면 가장 직관적으로 이해하기 쉽다.아래 그림에서 Q가 q의 위치에 투영되었지만 q와 Q사이 직선위에 어떤 점이라도 q에 투영된다.이런 원리를 homogeneity라고 한다. 즉, 선형방정식을 만족시키는 해가 하나가 아니라는 것이다.만약에 Q가 광축을 따라 원점 O로 부터 멀어지면 q의 위치는 더 아래로 내려가면서 작아지는효과가 나타난다.위키의 내용을 정리해 보면 아래와 같다.https://en.wikipedia.org/wiki/3D_projection위에서 q와 Q는 월드좌표계로 볼 수 있다. -> 카메라 기준의..

WaveFont 사에서 개발했으나 널리 퍼저서 확실히 정해진 포멧이 없다. @@ OBJ 파일@ comment 는 #을 이용한다# this is a comment @ verticesv x y z [w]v 0.1 0.2 0.3w는 옵션, 프로그램에 따라 뒤에 0~1사이 값으로 RGB 을 넣어주기도한다. @ texture coodinatesvt u v [w] @ parameter space verticesvp u [v] [w]곡선, 곡면과 같이 파라미터화 되는 공간에서 위치를 결정한다.u: 곡선의 한 점u, v: 곡선의 한점, v는 곡선의 컨트롤 값u, v: 곡면의 한 점u, v, w: 곡면의 한점, w는 곡면의 컨트롤 값 @ polygonal face elementf 1 2 3f 3/1 4/2 5/3f 6/..

@조명 모델 (Illumination) 모델- Ambient Light(주변 빛)주변환경에 복합적으로 포함되어있는 빛의 세기 - Diffuse Reflection(난반사)모든 방향으로 동일하게 퍼져나가는 빛의 난반사 - Specular Reflection(정반사)입사각과 반대방향으로 가장 많이 반사되는 빛의 정반사 - Emission Light대상물체가 발광체인 경우 이 물체로 부터 나오는 빛 @ 빛의 종류- Directional Light- Point Light- Spot Light(Light dirction, Cut-off angle) @조명 모델 수식- Ambient Light(주변 빛)I = Ia * KaIa: 광원 세기, Ka: 주변 빛 반사계수 - Diffuse Reflection(난반사)I ..

이Non-Photorealistic Computer Graphics 책 해석 연필심 : core , lead흑연(graphite) 또는 왁스(wax) 또는 점토(clay)의 혼합물이다.흑연은 마크를 생성한다.왁스는 윤활류 역활을 한다.점토는 함께 묶어주는 역할을 한다.왁스는 거의 5%로 혼합되는 비율이 정해져있다.흑연과 점토의 양에 따라 연필심의 강도가 정해진다.이 양에 따라 9H 부터 8B까지 나눠진다.H 는 Hard, B는 Black을 의미하고 뒤에 숫자는 강도를 나타낸다. 연필이 모델링 되었지만 종이 모델링은 더하다. 무게와 질감이 매우 다양하기때문에 종이 두께는 grams per square inch (gsi)로 측정된다. 48 gsi에서 300 gsi 까지.그냥 종이와 스케치한 종이를 현미경으로..

인터폴레이션 정리 잘 된 싸이트http://paulbourke.net/miscellaneous/interpolation/ 책Hughes/Computer Graphics 예전부터 B-spline을 이해하려 했지만 명쾌하게 정리해 놓은 곳을 못 찾았다. 내가 말하는 명쾌함이란 수학적 정리와 더불어 직관적인 이해가 설명되는 것이다. 그나마 가장 잘 정리되는 곳이 Wolfram MathWorld인 것 같다. http://mathworld.wolfram.com/B-Spline.html B-spline을 공부하면서 가장 이해하기 어려웠던 부분은 knot에 대한 개념이었다. 내가 이해한 knot은 곡선의 시작과 끝을 0부터 1까지라고 볼때, 곡선을 나누눈 지점이다. 고로 knot은 0부터 1사이의 값을 가진다. kn..

0. SSD를 직접 구현한 코드https://github.com/seann999/ssd_tensorflow 1. protocol buffer 설치anaconda 환경에 tensorflow을 설치했다면 아래 명령어고 protocol buffer를 설치할 수 있다.$conda install -c anaconda protobuf설치가 제대로 됐는지 확인하려면 아래 명령어로 할 수 있다.$protoc 2. tensorflow Detection API 다운로드 및 설치$git clone https://github.com/tensorflow/models 3. protocol buffer 컴파일models 폴더에서 아래 명령어로 컴파일 할 수 있다.$protoc object_detection/protos/*.prot..

1. tensorflow에서 back-propagation gradient를 적용하는 방법1.1. minimize 함수 호출optimizer를 만들고 optimizer의 minimize함수를 호출optimizer = tf.train.MomentumOptimizer( lr, momentum)train_proc = optimizer.minimize( loss, global_step)1.2 gradient를 직접 전달optimizer에서 gradient를 빼내고 이 gradient에 조작을 가한후 다시 적용하는 방법, 아무조작을 하지 안으면 minimize와 같은 효과optimizer = tf.train.MomentumOptimizer( lr, momentum)grads = optimizer.compute_g..

싸이트https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 레퍼런스[1] Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs, ICLR2015[2] DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs, TPAMI2017[3] Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation, arXiv[4] Encoder-Decoder with Atrous ..

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/model_pruning기존 웨이트를 마스킹하는 방법을 사용, pruning.py가 제공함.conv = tf.nn.conv2d( images, pruning.apply_mask(weights), stride, padding)이렇게 감싸지 않고 이미 감싸진 funcion도 있음. layers.masked_conv2d 등 . @ 하이퍼파라미터- namestring타입, 디폴트 model_pruning썸마리, 오피들 이 네임공간에 있게된다?- begin_pruing_stepint 타입, 디폴트 0글로발 스텝에서 프르닝 시작 적용- end_pruning_stepint 타입, 디폴트 -..