The Beautiful Future

Zhe Zhang, Jie Tang and Gangshan Wu, Nanjing University, China depthwise convolution and attention mechanism Lightweight Pose Network (LPN) LPN-50 can achieve 68.7 in AP score on the COCO test-dev set, 2.7M parameters and 1.0 GFLOPs, while the inference speed is 17 FPS on an Intel i7-8700K CPU Simple baselines for human pose estimation and tracking ECCV2018과 유사한 구조. Attention Mechanism Multi-con..

IEEE TPAMI 2019, Chunyu Wang is an associate researcher in Microsoft Research Asia. L1 is much more robust to large errors, or “outliers”

ECCV 2018 box-free bottom-up approach, pose estimation, instance segmentation individual keypoints and relative displacements and part-induced geometric embedding descriptor to associate semantic person pixels, person instance achives coco tes-dev keypoint average precision of 0.665 using single-scale inference 0.687 using muti-scale inference, coco instance segmentation task average precision o..

HRNet 만든 사람들이 만들었다. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation 이 논문 제목이다.HRNet은 COCO test-dev2017 에서 AP 77.0을 달성하였고 MPII test set에서 PCKh@0.5 92.3%을 달성함.PoseTrack2018 Multi-person Pose Tracking Challenge에서 우승하였고 keypoint detection task of COCO 2018에서 2등을 차지하였다. Simple Baseline for Human Pose Estimation and Tracking 논문을 구현한 리포다.싱글모델로 74.3 mAP을 달성하였다, MPII val 결과 (PCKh..

terms anatomical keypoints, parts contact, occlusion, or limb articulations early commitment Introduction 문제가 어려운 이유: 불특정 다수를 찾아야한다. 여러명이 붙어있다. 스스로 또는 물체에 가려져있다. 마디 관절 움직임. 탑다운의 단점 검출 실패 시 복귀할 방법이 없다. 사람이 늘어날 수록 처리시간 증가한다. 탑다운의 장점 다른 사람과 분리되고 한사람을 직접적으로 전체적인 것을 보고 파트를 유추한다. 바텀업 단점 다른 사람과 분리되지 않고 한사람에 대해 직접적으로 전체적인 것을 보고 파트를 유추하지 않는다. 바텀업 장점 사람의 일부만있어도 찾을 수 있다. 사람 수에 덜 민감한 실행시간을 갖는다. 공헌점 PAFs, Gr..

https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 코드분석 Grid Anchor 쿠다 사용사용 가능인지 보고 Float 타입선택 그리드 싸이즈는 출력의 높이 넓이, 입력 이미지 크기를 나눠서 스트라이드 크기를 지정 그리드 x, y를 arange를 사용해서 0~g까지 만들고 반복해서 그리드로 만듬, 그리드 shape은 11gg anchor의 넓이 높이 크기를 스트라이드 대비한 크기로 만들어 줌, 즉 원래 anchor의 크기는 입력 이미지에 대비한 크기였다. 리스트 튜플로 w, h 순으로 담기고 1n11 shape으로 w와 h를 나눔. def compute_grid_offsets(self, grid_size, cuda=True): self.grid_size = grid..

Convolutional Pose Machine CPM (https://github.com/namedBen/Convolutional-Pose-Machines-Pytorch/blob/master/config/config.yml) def adjust_learning_rate(optimizer, iters, base_lr, policy_parameter, policy='step', multiple=[1]): if policy == 'fixed': lr = base_lr elif policy == 'step': lr = base_lr * (policy_parameter['gamma'] ** (iters // policy_parameter['step_size'])) elif policy == 'exp': lr =..

이미지에 한점이 사영되는 과정 월드좌표계에서 카메라 좌표계로 $t_{x} = o_{x}^{c} - o_{x}^{w}$ $X^{c} = R(X^{w} - t_{x})$ 원근 변환 $X^{p} = X^{c}/Z^{c}$ 이미지플랜으로 사영 $x = fX^{p} + c_{x}$ $y = fY^{p} + c_{y}$ Intrinsic parameters, focal length 와 center of image를 찾는 방법 카메라 코디네이트와 월드 코디네이트가 일치 하고 3D point와 project된 2D point를 알고있을때 $x:X = f:Z \\ Xf = xZ \\ x = \frac{f}{Z}X + c_{x} \\ xZ = fX + c_{x}Z$ # 2D po..

# OBJ file을 읽어서 Rendering 하는 방법 # obj 파일을 읽어 드리기 위해 trimesh를 임포트한다. import trimesh # rendering을 위해 pyrender를 임포트한다. import pyrender # trimesh.load를 이용해 obj파일을 로드한다. fuze_trimesh = trimesh.load('./fuze.obj') # trimesh.base.Trimesh 타입으로 로드 되며 # vertex와 tri face 정보를 담고 있다. print(type(fuze_trimesh)) # fuze_trimesh.vertices 변수에 tuple로 float64 v x 3 형태로 3차원 vertex들을 담고 있다. print(fuze_trimesh.vertices...

1. Add the following script in your blog html head block 2. Make your equation using Online latex equation editor https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php 3. Create new post and edit like this A univariate quadratic function has the from $f(x) = ax^2 + bx + c, a \neq 0$ Roots of the univariate function $x= \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac} }{2a}$ $g(x) = ax^2$ and $h(x) = x-c$ ce..

HumanPose2D TRB: A Novel Triplet Representation for Understanding 2D Human Body Single-Stage Multi-Person Pose Machines Single-Network Whole-Body Pose Estimation Imitation Learning for Human Pose Prediction Imitation Learning for Human Pose Prediction Dynamic Kernel Distillation for Efficient Pose Estimation in Videos HumanPose3D Learning to Reconstruct 3D Human Pose and Shape via Model-Fitting ..

기본적인 명령어 git --version 현재 git의 버전을 확인합니다. git init 현재 디렉토리에 git 저장소를 생성합니다. git add 파일명 git add는 2가지를 하는데 untracked files의 파일들을 git가 추적하도록 하거나 파일은 수정했지만 아직 스테이징 영역에 올라가지 않은(Changed but not updated) 파일들을 스테이징 영역에 올립니다. -i 옵션을 주면 대화형모드가 시작되며 파일의 일부분만 선택해서 스테이징하는 것이 가능합니다. -p 옵션을 사용하면 -i 대화형모드없이 바로 패치모드를 사용할 수 있습니다. git commit -m "커밋메시지" 스테이징 영역에 올라가 있는 파일들을 커밋합니다. -m 은 커밋메시지를 주는 옵션으로 여러 줄의 커밋메시지를 ..

android bottom sheet 정리 바텀 시트에는 두종류가 있다. persistendt bottom sheet 와 modal bottom sheet 가있다. - Persistendt bottom sheet 인앱 컨테스츠를 표시한다. 앱의 일부를 보여주면서 바닥에서 생성된다. - Modal bottom sheet 앱보다 우선 순위가 높다. 뒤에 있는 앱이 디스애이블 되는 형식인거 같다 xml 생성 app:layout_behavior: 에 android.support.design.widget.BottomSheetBehavior 을 지정해야 바텀시트로 동작한다. app:behavior_peekHeight: 최소화 되었을때 높이를 지정할 수 있다. app:behavior_hideable: 아래로 밀면 바..

android camera2 OnImageAvailableListener 와 Camera.PreviewCallback을 implements 한다 Camera.PreviewCallback 은 Camera1 API 이고 OnImageAvailableListener은 Camera2 API 이다. Create에서 setFragment을 한다. *Camera2API-> CameraConnectionFragment를 생성하면서 previewsize 및 회전 정보를 콜백하게 한다. 그리고 image listener를 등록, 레이아웃 아이디, 프리뷰 크기 지정을 한다. 그리고 카메라 등록을 한다. *Camera1API-> LegacyCameraConnectionFragment를 생성하면서 image listener, ..

1. Gaussian Distribution Initialization(Normal Distribution Initialization) 가우시안 분포의 평균과 분산을 지정해서 weight의 값을 지정한다. sigmoid나 hyperbolic tangent의 경우 입력 값이 커지면 gradient가 작아지기 때문에 업데이트가 적게 일어나는 문제가 있어서, weight 초기화시 gaussian 분포의 외곽을 잘라내는 truncated normal distribution을 사용한다. 잘라내는 범위는 주로 2 standard deviations을 사용한다. https://stackoverflow.com/questions/41704484/what-is-difference-between-tf-truncated-no..

android bottom sheet 정리 바텀 시트에는 두종류가 있다. persistendt bottom sheet 와 modal bottom sheet 가있다. - Persistendt bottom sheet 인앱 컨테스츠를 표시한다. 앱의 일부를 보여주면서 바닥에서 생성된다. - Modal bottom sheet 앱보다 우선 순위가 높다. 뒤에 있는 앱이 디스애이블 되는 형식인거 같다 xml 생성 app:layout_behavior: 에 android.support.design.widget.BottomSheetBehavior 을 지정해야 바텀시트로 동작한다. app:behavior_peekHeight: 최소화 되었을때 높이를 지정할 수 있다. app:behavior_hideable: 아래로 밀면 바..

windows 에서 python api로 db annotatio 열어보기 setup.py 에서 아래 줄을 제거 #extra_compile_args=['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99'], Cython을 설치 pip install Cython visual studio의 rc.exe 파일 옮겨주기 cannot run 'rc.exe' / fatal error LNK1158: cannot run 'mt.exe' http://jjlee214.blogspot.com/2017/06/visual-studio-fatal-error-lnk1158.html

https://stackoverflow.com/questions/49536856/tensorflow-how-to-merge-batchnorm-into-convolution-for-faster-inference To the best of my knowledge, there is no built-in feature in TensorFlow for folding batch normalization. That being said, it's not that hard to do it manually. One note, there is no such thing as folding dropoutas dropout is simply deactivated at inference time. To fold batch norm..

// // Created by USER on 2019-05-14. // #include #include #include #include // crf #include "libCRF/densecrf.h" #define JNI_METHOD(NAME) Java_com_example_skysegandroid_SkySegInterface_##NAME #define LOG_TAG "debug_sky" #define LOGD(...) __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG,LOG_TAG,__VA_ARGS__) static ncnn::UnlockedPoolAllocator g_blob_pool_allocator; static ncnn::PoolAllocator g_workspace_pool_..

http://downrg.com/417S D.Blog v5.0 :: ARM Assembly 명령어 정리 ※ 용어 정의 Rd: Destination Register / Rn: Operand1 Register / Rm: Operand2 Register : Execution Condition code : S-Suffix - Status Update Suffix - SPSR의 값을 CPSR로 불러와서 Status를 Update : ! - Suffix - Writeback Suffix - [,]내의 선처리 연산 수행 후 값 downrg.com set 조건플래그를 set 한다. NE not equal 같지 않다는 의미로서 Z플래그가 set 된 상태. EQ equal 같다는 의미로서 Z플래그가 clear 된 상태. ..