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MI Lab/Kinect - 2021.07~2021.10 12

[Kinect - Lab meeting] Pooling 계층과 CPM - 2021.08.31.화

저번주 랩미팅에서 교수님이 질문하셨던 선형함수와 비선형함수에 대한 내용, CNN의 Pooling 계층에 대한 내용, CPM에 대한 내용을 공부해보았다. 2주간 집에 있어서 2~3주만의 랩미팅이 되었다. 그 기간동안 주로 CPM 연구 논문을 읽었는데, 영어로 되어있어 해석하는 데에만 거의 2주가 걸렸다.(사실 2주 내내 해석만 한 것은 아니지만 해석을 다 했을 때는 2주가 지나있었다.) 표지는 이전 랩미팅에 사용했던 것과 같다. 사실 첫 시작은 Kinect 활용을 위해 관련 논문을 읽은 것이지만, 점점 다른 부분으로 공부가 나아가고 있는데 피피티의 제목도 바꿔야하는 것 아닌가 하는 생각이 들기도 한다. 마찬가지로 랩미팅의 첫 시작이라고 할 수 있는 논문을 슬라이드에 넣어주었다. 이 논문은 이번에 CPM 공..

[Kinect - Lab Meeting] 신경망과 CNN - 2021.08.10.화

저번주 랩미팅에서 퍼셉트론과 신경망에 대한 이해가 모호했던 것 같아 다시 공부했다. 그 내용을 바탕으로 CNN과 CPM을 다시 이해해보았다. 이번주 첫 슬라이드도 저번주랑 똑같다. 슬라이드 제목 밑에 소제목처럼 그 주차에 발표할 핵심 내용을 적어둘까 고민이다.(매번 너무 똑같은 거 같아서...) 저번주에 교수님이 피드백 해주신 대로 논문을 발행한 곳도 함께 적어주었다. 이번주 랩미팅에서 발표한 내용은 퍼셉트론, 신경망에 대한 개념적 공부와 활성화 함수에 대한 기초적인 개념, 그리고 CNN의 전체적인 구조에 대한 내용이다. 이런 기초 지식을 토대로 CPM에 대한 글을 다시 읽어보고 공부한 내용도 함께 발표하였다. 저번주 랩미팅에서 교수님께서 퍼셉트론과 신경망을 같은 것으로 보는 게 맞을 것 같다고 하셨는데..

[Kinect - Lab Meeting] 스텔레톤 추출 - 2021.08.04.수

원래 7월 27일 화요일과 8월 3일 화요일에 각각 한 번씩 랩미팅을 했어야 하는데, 교수님이 바쁘시고 이런 저런 사정으로 이틀치를 8월 4일 수요일에 한 번에 하게 되었다. 준비 시간이 길어지긴 했지만 앞에 했던 내용이 가물가물해서 내 이해가 부족했다는 걸 깨달았다. 이번 랩미팅에서는 스켈레톤 정보를 추출하는 방법에 대해서 공부하고 발표하였다. 이 페이지에 다음부터는 논문 발행처?도 함께 적어달라고 하셨다. 1~4번이 원래 7월 27일 화요일에 발표하려던 내용이고, 5~6번이 8월 3일 화요일에 발표하기 위해 추가한 내용이다. 스켈레톤 정보를 추출하는 방법을 검색하다가 발견한 스켈레톤 트래킹과 OpenPose, Human skeleton detection 등에 대해 공부하였다. 이번에도 마찬가지로 발표..

[Kinect - Lab Meeting] SL과 ToF - 2021.07.22.목

해당 주차에는 저번주에 이해가 부족했던 ToF와 IR 패턴 분석 방식에 대해 더 자세히 공부하고 발표를 했다. 저번주에 피드백 받은 대로 슬라이드 표지는 날짜가 아니라 발표 내용을 나타낼 수 있는 것으로 바꿨다. 표지 다음에 어떤 논문을 읽었는지도 슬라이드로 넣으라는 말을 들어서 넣어주었다. 아직 이 슬라이드를 보여줄 때 어떤 말을 해야할지 모르겠다. IR 패턴을 분석해서 깊이를 계산하는 방식과 ToF를 이용하는 방식을 각각 공부하고 비교하였다. IR 패턴 분석 방식 중 Light Coding이라는 방식이 있었다. 적외선 빛을 쏘고, 반사되어 돌아온 빛(센서에 검출된 빛)의 패턴 크기에 따라 거리(깊이)를 계산하는 것이다. 패턴의 크기가 클수록 멀리 있는 것이고, 크기가 작을수록 가까이 있는 것이다. L..

[Kinect - Lab Meeting] Kinect 센서의 원리 - 2021.07.13.화

두 번째 랩미팅에서는 ppt도 만들어서 공부한 내용을 발표했다. 저번 랩미팅에서 받았던 질문인 '세선화를 진행한 데이터가 원본 데이터보다 학습 속도가 느린 이유'에 대한 답을 하고, Kinect 센서의 원리에 대해 탐구한 내용을 발표하였다. Kinect 센서의 원리에 대해 공부하려다가 첫 번째로, Depth Senser의 원리가 궁금해졌다. 그래서 Kinect가 Depth를 인지하는 방식에 대해 겉핥기식으로 공부했는데 랩미팅을 진행할수록 내 공부량이 부족하고, 열심히 하지 않았다는 것이 티가 났다. 사실 해당 주차에는 여행을 다녀와서 공부를 많이 하지 못했다는 핑계를 댔지만, 여행을 가지 않은 기간동안에도 열심히 하지 않았다... 반성이 필요할 것 같다. 아래는 발표 슬라이드를 캡처한 사진이다. 슬라이드..

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