kinect
Kinect v1 Kinect v2 둘의 자세한 비교는 이곳 블로그에 잘 소개되어있다. 두개 다 성공적으로 연결시킬 수 있었는데, 확실히 v2가 더 성능이 좋았다. 보통 윈도우에 연결시키는 후기들은 많아서 윈도우, 키넥트 둘다 MS꺼니까 나는 맥북프로를 쓰기 때문에 이걸 시도해봤다. 내가 쓰는 맥북프로는 OSX Elcapitan v10.11.3에서 테스트했다. TEDxSNU의 Interactive Session같은 거로
Detection
Computer Vision에서 Detection 이란 image에서 물체를 탐지해서 대부분의 경우 Bounding Box로 물체위치를 표시하고 무엇인지 notation을 한다. 주로 VOC Pascal 데이터셋을 사용하는데, 영상에서 모든 물체를 다 표기하긴 어렵고, 대표적인 물체 20가지를 탐지하게 한다. Classification은 단순히 물체가 영상에 하나가 있다고 가정하고 그 물체가 무엇인지 분류하는 문제인데, 이제 성능이 saturate되었다. 반면 Detection은 물체위치도
selfie
이 글은 Karpathy의 간단한 실험이 재밌어서 한글로 옮긴 글이다. What a Deep Neural Network thinks about your #selfie 딥러닝 블로거인 Andrej Karpathy가 간단한 실험을 했다. 좋은 셀카란 무엇일까? 를 딥러닝에서 CNN으로 학습하였다. 기술이 새로운건 아닌데 실험내용이 재밌다. 데이터는 Instagram에서 #selfie로 크롤링해서 적어도 얼굴 하나는 있는 사진 2,000,000장 사진을
IPIU
발가락이 닮았다: Finding Face Lookalikes using CNN 논문 개요 초록 한문장씩 from 서론 본론 실험 결론 futurework 1. 서론 흥미 유발. 모티베이션. 왜했는가 * Face Verification, Identification 의 역사. 적용 분야. * Face lookalikes Our brain compute the complex features in face and decide whether the two faces look alike or not.