전체 글 (119) 썸네일형 리스트형 [논문 리뷰] (Nature Communications) Segment anything in medical images(MedSAM) https://arxiv.org/abs/2304.12306 Segment Anything in Medical ImagesMedical image segmentation is a critical component in clinical practice, facilitating accurate diagnosis, treatment planning, and disease monitoring. However, existing methods, often tailored to specific modalities or disease types, lack generalizability aarxiv.org 대부분의 의료 영상 Segmentation은 Task에 특화된 특성을 지녀 일반화가 어렵다.그래서 대부분 특정 Tas.. [논문 리뷰] (Meta AI Research, FAIR) Segment Anything https://arxiv.org/abs/2304.02643 Segment AnythingWe introduce the Segment Anything (SA) project: a new task, model, and dataset for image segmentation. Using our efficient model in a data collection loop, we built the largest segmentation dataset to date (by far), with over 1 billion masks on 11M licensearxiv.org Segment Anything은 컴퓨터 비전 그 중에서도 Segmentation Task를 위한 Foundation Model 이다.비슷한 예시로는 .. Ubuntu 서버 설정 이번에 약 2주동안 온갖 고생하면서 Ubuntu 20.04 서버 설정한 과정 적어둔 내용 Ubuntu 설치 후일단sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade치고 시작 Ubuntu 설치할 때는 키보드자판만 한글로하고 언어는 영어로하는게 좋음 먼저 cmake 및 make 설치이후 재부팅한다음 f1 or f2 or del 눌러서 Bios 관리 들어가서 Secure Boot 비활성화(Disable)그런다음 nvidia driver 설치nvidia driver 설치 할 때 공식홈페이지에서 run 파일 직접 다운해서 sudo sh로 실행 이후 cuda tool kit 설치 마찬가지로 공식홈페이지에서 직접 다운이때 cuda tool kit 버전은 그래픽카드 드라이버버전과 nvidia-smi.. [3D CV] SfM & Bundle Adjustment Incremental Structure-from-MotionSfM은 여태까지 3D Computer Vision 공부하면서 배웠던 내용이 전부 다 나오니이전에 했던 Review 글들을 전부 보거나 기본적인 지식이 있어야함여기서는 알고리즘들 안다는 가정하에 설명은 생략함 Input : 임의의 이미지들(이미지들 끼리 correspondence 조금씩만 있으면 됨) Output : 3D point cloud, Camera Poses($K$, $R$, $\mathbf{t}$, distortion parameter)Incremental SfM은 TK Factorization보다 좀 더 최신버전→ TK는 모든 frame 마다 같은 3D point가 다 있어야 한다는 가정에서 시작Incremental SfM은 이런 가.. [3D CV] Triangulation & TK Factorization Triangulation Triangulation은 2개의 카메라가 calibration 되어 있다고 가정$P$, $P'$도 알고 $K$, $R$, $\mathbf{t}$, $K'$, $R'$, $\mathbf{t}'$을 다 알고 있음2D corresponding point도 알고고 있다고 가정(by SIFT 알고리즘) 이렇게 대응점을 가지고 있을 때 3D point를 찾는게 Triangulation → 3D reconstruction 카메라가 2대 이상있어도 상관 없음또한 여러 개의 corresponding point가 있어도 상관 없이 적용가능한 알고리즘 근데 대부분 3D 상에서 correspondence line들이 한 점에서 만나지 않음 → 3D point $\mathbf{X}$를 line이 만나.. [3D CV] Two View Geometry (2) Fundamental Matrix & Essential Matrix이번에는 저번 Twe View Geometry (1)에 이어Fundamental matrix를 더 자세히 공부하고 Essential matrix에 대해 배움(참고: https://dohlab.tistory.com/119) $F$가 언제 유효한 fundamental matrix인지?$P$와 $P'$이 있을 때 어떻게 $F$를 구할까?$F$를 $P$와 $P'$으로 어떻게 decompose할까? $R$, $\mathbf{t}$는 모르지만 $K$를 알 때, essential matrix $E$가 무엇일까?2개의 calibration된 카메라로 어떻게 $E$를 구할까?$E$로 어떻게 2개의 카메라 파라미터 $P$, $P'$으로 decompose할까.. [3D CV] Two View Geometry (1) Epipolar Geometry $\mathbf{X}$라는 3D point가 있을 때 2개의 카메라에 projection 해보자 $\mathbf{x}$와 $\mathbf{x}'$은 같은 3D point를 projection한 correspondence라고 부름2개의 카메라(view) 사이의 projective geometry를 Epipolar Geometry라고 부름3D scene에 대한 얘기가 아닌 2개의 카메라간의 관계, 특성, 위치에 대한 내용이 Epipolar Geometry 카메라 2개의 center를 잇는 선을 Baseline이라 부름($\mathbf{C}$-$\mathbf{C'}$)$\mathbf{e}$를 Epipole이라 부르고 Epipole은 Baseline과 image plane 간의 .. [3D CV] PnP Perspective-n-Point(PnP) 켈리브레이션과 유사한데, $K$는 주어져있다고 가정하고 $R$, $\mathbf{t}$를 찾는 알고리즘 (카메라가 어디서 촬영된건지를 알아내는 알고리즘)위에서 사진과 실제 현실과의 Alignment를 비교해서 어디서 촬영됬는지 알아냄 PnP : $K$가 주어졌을 때 $n$개의 point를 가지고 camera pose를 알아내는 문제 PnP는 위처럼 3D와 2D 사이의 correspondence가 주어졌을 때 $R$, $\mathbf{t}$를 구할 수 있음 Decomposition With The Know $K$이전의 DLT를 다시 상기해보자$$\underset{\text{Known}}{\mathbf{x}_i} = \underset{\text{Unknown}}{.. 이전 1 2 3 4 ··· 15 다음
