Geometry #6 이미지 투영
https://darkpgmr.tistory.com/82?category=460965/ Image Geometry 지금까지의 내용을 종합하여 3D 월드좌표에서 2D 픽셀좌표로 변환 관계 즉, 이미지가 형성되는 과정을 정리하겠다. 1.원근 투영 변환(Perspective ...
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Geometry #5 3D 변환
https://darkpgmr.tistory.com/81?category=460965/ 컴퓨터 비전에서 주로 다루는 3D 변환은 회전과 평행이동 뿐이다(=Rigid변환). 1.변환행렬 회전축에 따른 표현방법 1-1. 3차원 공간의 점 (X, Y, Z)를 X축, Y축, ...
Geometry #4 Homography 보완
https://darkpgmr.tistory.com/80?category=460965/ #3 글에서 언급한 affine과 homography는 reflection이 포함된 상태로 변환이 구해질 수 있다. reflection(뒤집힘)은 affine과 homography 둘다...
Geometry #3 2D 변환
https://darkpgmr.tistory.com/79?category=460965/ Detection 또는 Tracking 문제에 있어 두 이미지 사이의 매칭 관계를 이미지 평면에 직접 모델링 할 때 사용되는 방법이다. 2D 변환 관계를 모델링 할때, 다양한 변환 모델...
Geometry #2 Homogeneous Coordinate
https://darkpgmr.tistory.com/78?category=460965/ 1.동차 좌표를 사용하는 이유 동차 좌표계를 사용하면 무한대의 개념을 활용할 수 있다. 이는 컴퓨터 그래픽 분야에서 필요한 기하학적 개념과 계산을 쉽게 할 수 있다. -> affi...
Geometry #1 영상 Geometry에서의 좌표계
https://darkpgmr.tistory.com/77?category=460965/ 월드좌표계, 카메라 좌표계, 정규좌표계, 픽셀좌표계 1.월드 좌표계 실제 현실에서의 좌표계이다. 기준점과 단위는 임의로 정할 수 있다. 다음과 같이 대문자로 표기한다. ...
ResNet paper review
Deep Residual Learning for Image Recognition Kaiming He, et al. “Deep Residual Learning for Image Recognition” Proceedings of the IEEE conference on compu...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Karen Simonyan, Andrew Zisserman “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image R...
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, et al. “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” ...