홍석쓰 블로그

Densepose data annotation has 24 parts of human body, but their part segmentation masks correspond to 14 parts of the body. You can find some definitions of 24 parts by refering the correspondence listed at the end of this page, https://github.com/facebookresearch/DensePose/blob/master/challenge/2019_COCO_DensePose/data_format.md facebookresearch/DensePose A real-time approach for mapping all hu..

https://github.com/vchoutas/smplify-x/issues/3#issuecomment-507682801 How to fix "Cuda failure src/bvh_cuda_op.cu:877"? · Issue #3 · vchoutas/smplify-x This is a really great work!!! Is anybody get an error when running the script, and how to fix it? (CUDA version:V9.0.176; cudnn version:7.0.5) The error is as follows: Error inside sort: radix_sor... github.com 기본적으로 이 링크대로만 해야 한다. conda로 instal..

이 글에서는 triple product of vectors가 왜 measuring the volume of the parallelepiped(평행육면체)를 의미하는 지 분석한다. 먼저, triple product는 두 개의 vectors를 cross product한 후 나머지 한 개의 vector와 그것을 dot product한다. 수식으로는 다음과 같이 표현된다. 그런데 이게 기하학적으로 보면 다음과 같이 표현할 수 있다. 기하학적으로 triple product가 어떻게 이렇게 되는 지 이해하기 위해서는, cross product를 먼저 볼 필요가 있다. cross product는 마름모의 넓이 곱하기 normal vector라고 할 수 있다. cross product 수식에서 n전까지는 base라고 ..

just follow this https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/6#issuecomment-341623963 ImportError: No module named 'pycocotools' · Issue #6 · matterport/Mask_RCNN Thanks a lot I am having the following error "ImportError: No module named 'pycocotools'" Can you please advice me how to install it as I could not find it on pip or conda? I trie... github.com 최근에 로컬에 install 하려니까 잘안되서 pip install ..

inductive learning은 우리가 알고 있는 supervised learning으로, 어떤 function parameter (ex. classifier)를 주어진 labled training data로 학습하는 것이다. transductive learning은 unlabeled training data도 그들이 가진 특성(ex. 데이터 간 연결 관계, 거리)을 활용해 새로운 prediction을 하는 것이다. 따라서 사전에 명시적인 function parameter를 학습하지 않는다. 위키피디아의 다음 예가 차이점을 잘 설명해준다. The inductive approach to solving this problem is to use the labeled points to train a supe..

고급프로그래밍방법이라는 알고리즘과 매우 유사한 수업에서 코딩과제를 C++로 내시는데, 나는 C++가 처음이다. 그래서 이번 코딩과제에서 참조형 변수(reference variable)이 나와 헷갈렸다. C에는 없는 변수 타입이기 때문이다. 쓰임이 다양한 것 같은데 자세한 내용은, https://boycoding.tistory.com/207를 참고하자. 이번 과제에서의 참조형 변수는 non-constant 변수에 대한 참조이자 함수인자로써 쓰였는데, 결론적으로 pointer 같이 memory address를 담고 있는게 아니라, 두 변수가 같은 메로리를 가리키도록 하는 것 같다. 이게 원래 안 좋은 걸로 알고 있는데, C++에서는 허용하나 보다. 번외로 python과 C++의 차이는 무엇인지 다시 한 번 ..

모듈화된 모델을 사용하고 있는데, 하나의 모듈을 pretrain 시킨 후 전체 모델에 통합시킨 후 다시 학습시켰을 때 성능이 떨어지는 현상이 있었다. Formulation이 아래와 같을 때 Formulation: input -> middle output -> final output input->middle output을 pretrain했다는 것이고, 이 때 middle output의 error가 50이었는데, 전체 모델에 통합시킨 후 다시 학습시켰을 때 middle output의 error가 55로 안 좋아졌다는 말이다. 원인은 2가지가 있는데, 1. pretrain했을 때의 learning rate와 전체 모델에 통합시킨 후에 학습시킬 때의 learning rate가 다르다는 점, 2. pytorch ..

instsall nvidia-driver https://medium.com/better-programming/how-i-fixed-my-display-resolution-by-installing-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linux-489563052f6c 불러오는 중입니다... Along all the methods I've tried, the first part ( before manual installation part) worked just fine for me. Perhaps you need to blacklist nouveau (http://jinyongjeong.github.io/2016/11/22/ubuntu_graphic_driver_i..

머신러닝은 objective function ( loss function )의 값을 minimize한다는 면에서 최적화의 일종으로 볼 수 있다. 하지만 이전의 최적화문제와 차이점이 이론적으로도, 실질적으로도 분명히 있고, 그렇기 때문에 machine learning이라는 분야를 별도로 취급한다. 첫째. 이론적으로 최적화 문제는 수학(mathematics)의 영역이고 머신러닝은 엔지니어링(engineering)의 영역이다. 최적화 문제의 Solution은 수학적으로 도출/설명이 가능하지만, 머신러닝의 Solution은 수학적으로 설명 불가능하며 ambiguous한 면이 있다. 머신러닝의 Solution은 아이디얼한 정답을 근사할 뿐이다. 출처: Quora 둘째. 실질적으로 최적화 문제는 가지고 있는 데이터..

2021.08.06 Update. 이 포스트 말고 아래 링크 보면 됩니다. https://redstarhong.tistory.com/174 novel view synthesis, virtual camera 사람을 중심으로 camera 위치를 변형해 novel view synthesis를 하는 일을 하고 있다. 이 때 camera 위치 변화에 따라 camera parameter를 어떻게 바꿀지가 중요한데, 이 포스트는 코드와 함께 개념을 되짚어본 redstarhong.tistory.com 2021.04.06 Update 이 포스트는 내가 잘못 이해한 것들이 너무 많아 다른 사람은 안 읽는 게 나을 것 같고, 이걸 보는 걸 추천한다. Human3.6m데이터를 Virtual Camera를 통해 Augment하..