논문리뷰4 SR3: Image Super-Resolution via Iterative Refinement (CVPR, 2021) 해당 논문은 CVPR 2021에서 소개된 논문으로 SR3 라는 이름으로 알려져 있다. DDPM을 통해 Super Resolution task를 수행하는 방법에 대해서 소개한다. 상세한 논문의 내용보다는 개념 위주로 간단하게 포스팅한다.paper, github 1. IntroductionDeep generative model들은 좋은 이미지 생성 결과들을 보여주었다. 그러나 자기 회귀는 비용이 너무 많이 들고, Normalizaing Flow와 VAE는 품질이 종종 좋지 않다. GAN은 불안정성과 mode collapse 문제가 따라다닌다. 따라서 신중하게 설계된 regularization과 optimization 기법이 필요하다.DDPM 및 denoising score matching에서 영감을 받은 S.. 2024. 5. 27. Diffusion model의 이해 (DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models) 본 포스팅은 현재 Diffusion model의 기본이 되는 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 2020, Jonathan Ho, 원문: https://arxiv.org/abs/2006.11239) 을 바탕으로 하나, Diffusion model을 이해하기 위한 기초적인 소개 입니다. 다양한 참고자료를 활용하였으나, 내용 구성 전반의 baseline은 고려대학교 강필성 교수님 유튜브를 참고하였으며, 참고자료는 제일 하단에 명시하였습니다. 제가 잘못 이해한 부분이 있다면 언제든지 댓글 부탁드립니다. 1. Introduction최근에는 다양한 데이터 형태에서 모든 종류의 deep generative model들이 높은 수준의 샘플들을 생성해낸다. GANs, .. 2024. 1. 11. A Heterogeneous Feature-based Image Alignment Method, ICPR(2006) 1. IntroductionImage alignment는 visual surveillance application(매칭 및 인식, 변화 감지 등)의 시작이 되는 중요한 단계전통적인 모션 추정(motion estimation) 방식 (JR Bergen et al., 1992)Direct method: 모든 픽셀의 기울기 및 변위 정보를 활용하여 모션을 추정하고, 모션이 작거나 초기값이 좋을 경우에 잘 작동Feature based method: 모션 추정을 위해 이미지의 특징이 두드러지는 sparse한 집합인 점이나 선을 사용Point는 적당한 원근 변화에서도 감지하기 쉽고 대응하기 때문에, feature-based 방식에서 가장 일반적으로 사용 → 그러나 항공 비디오 이미지, 특히 적외선 센서의 경우 점 .. 2023. 8. 1. Deep Image Homography Estimation, arXiv(2016) 1. IntroductionSparse 2D feature는 일반적으로 코너로 알려져 있으며, 모든 geometric computer vision 작업에서 코너의 감지 방법의 오류와 geometric 추정 오류의 균형을 맞춰야 함한 쌍의 이미지에서 2D homography를 추정하는 것은 컴퓨터 비전의 기본 작업Homography : 카메라 중심을 중심으로 회전하는 두 이미지를 관련시키는 변환 → 파노라마를 만드는데 필수적 → 많은 평면 장면 처리를 위해 사용되는 ORBSLAM의 기본 조합이며, 증강 현실과 카메라 보정 기법 등도 homography를 사용기존 Homography의 추정Corner estimation: 완전한 point 집합을 가지고 강건화 함Robust homography estimat.. 2023. 7. 25. 이전 1 다음
