Computer Vision26 [논문] Weakly-Supervised Contrastive Learning in Path Manifold for Monte Carlo Image Reconstruction https://sgvr.kaist.ac.kr/wp-content/uploads/2021/05/main.pdf 1. 전체 구조 렌더링된 이미지에서 특징 추출 (위 그림의 b. feature extraction) Manifold learning module 이미지를 manifold상의 경로로 표현함 Contrastive learning을 활용하여 유사한 이미지들끼리 서로 가깝게 매핑될 수 있도록 함 특히 path manifold를 활용하여 이미지간 유사성을 측정하고 학습함 서로 다른 이미지 사이의 path manifold를 학습함 이미지를 고차원의 픽셀값으로 표현하지 않고, 이미지의 저차원 특징을 추출해서 manifold에 표현함으로써 이미지의 특징을 추출하고 분류할 수 있음 Reconstruction Ne.. 2023. 4. 3. [논문] MixNeRF: Modeling a Ray with Mixture Density for Novel View Synthesis from Sparse Inputs 참고논문 : Abstract Sparse input으로도 기존의 NeRF 성능을 높일수 있는 방법 color 모델 시 ray depth estimation을 통한 blending weights 생성 ray depth estimation을 통한 robust viewpoint 생성 Introduction 기존 NeRF 는 3D Geometry learning 이 강건하지 않아 높은성능이 나오지 않았음 이를 해결하기 위해 pre-training과 regularization 방법이 주로 쓰임 pretraining : large-scale dataset의 다각 뷰로부터 3D Geometry적 특성이 학습되고, 이를 더 조그만 네트워크에 파인튜닝하는 방법 그러나 pretraining의 경우 large-scale d.. 2023. 3. 14. [Multiple View Geometry] RANSAC 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=v3322cNhCTk&list=PLxg0CGqViygP47ERvqHw_v7FVnUovJeaz&index=9 RANSAC : Line Fitting Example n개의 점에 가장 잘 피팅되는 선을 찾을 때 쓰는 방법임 least-squares method 의 경우 outlier가 많을 때 robust하지 않음 RANSAC은 outlier가 많은 데이터에서 쓸수있는 robust 한 모델임 RANSAC Steps Randomly select minimal subset of points 예를 들어, y=mx + c를 구하기 위해 2개의 점을 임의로 잡는다. hypothesize a model 예를 들어, (x1, y1), (x2, y2)를 이용.. 2023. 3. 12. [Multiple View Geometry] Iterative minimization (반복최소화 방법) 출처 : 컴퓨터비전을 위한 다중시점 기하학 기하 비용함수 최소화 방법 (반복 방법) 단점 선형 알고리즘에 비해 계산속도가 더 느림 초기값 필요함 수렴하지 않을 수 있음 local minima로 수렴할 수 있음 반복의 정지조건을 결정해야함 단계 비용함수 선택 (예: 마할라노비스 거리) 한 이미지의 오차 대칭전송 오차 재사영오차 샘프슨 근사 (재사영 오차의 단점 보완) 계산할 변환을 매개변수로 표현 함수 지정 (매개변수와 가장 가까운 점을 어느 함수에서 찾을 것인가?) 초기값 계산 초기값에서 시작하여 비용함수를 최소화하는 값으로 반복계산 2023. 3. 12. [Multiple View Geometry] 이미지에서 아핀변환과 거리 속성의 복원 참고사이트 : https://www.youtube.com/watch?v=T-p6d7av32Y&list=PLxg0CGqViygP47ERvqHw_v7FVnUovJeaz&index=5 변환 종류에 대한 글은 다음 글을 참고 바랍니다 : 목표 : 이미지에서 아핀변환과 거리속성을 복원시키고자 합니다. 위 그림 (a)는 Perspective Image, (b)는 perspective effect 가 제거된 이미지입니다. 일반적으로 (a) 이미지에서 (b) 이미지로의 변환을 위해 위 그림처럼 4개의 점 (위 그림에서는 사각형 모서리) 을 뽑아 Homography Matrix를 만들 수 있습니다. Homography Matrix는 3x3 Matrix이고, 따라서 8-DOF 를 가지기 때문에 4개의 점으로 변환이 가능합.. 2022. 10. 2. Optimization 2022. 9. 14. 이전 1 2 3 4 5 다음
