프로그래밍선

현대 그래픽스 시스템과 실시간 렌더링, 그리고 컴퓨터 비전/게임 개발 등 다양한 분야에서 핵심적으로 사용되는 용어들1. Graphics (그래픽스) Graphics란 컴퓨터를 이용해 시각적 정보를 생성, 조작, 표현하는 모든 기술과 과정을 말한다. • 컴퓨터 그래픽스는 2D 및 3D 이미지를 생성하는 데 사용되며, 게임, 영화, 디자인, CAD 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 한다. • 그래픽스에는 모델링, 텍스처링, 렌더링, 애니메이션 등 여러 단계가 포함된다.2. Rendering 파이프라인 단계 Rendering 파이프라인은 3D 모델을 2D 이미지로 변환하는 일련의 과정을 말한다.주요 단계 : 모델 변환, 뷰 변환, 투영, 클리핑, 뷰포트 변환, 래스터화, 쉐이딩, 텍스처링, 후처리  1. 모델 ..

pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to "None"에러 해결 작성 Xvfb :99 -screen 0 1024x768x24 &export DISPLAY=:99glxinfo | grep "OpenGL renderer" 에러나시는분들 openGL 잘 안되는 분들 끝까지 보세유이렇게떠야 잘 연결 된 . 것임 ㅠㅠ(tmpi) ㅇㅇㅇ$ glxinfo | grep OpenGLOpenGL vendor string: NVIDIA CorporationOpenGL renderer string: NVIDIA L4/PCIe/SSE2OpenGL core profile version string: 4.6.0 NVIDIA 550.90.07OpenGL core p..

렌더링된 뷰(합성된 이미지)를 평가하는 데 사용된 네 가지 주요 평가 지표(PSNR, SSIM, LPIPS, MAE/L1)에 대해 수식과 개념 1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio, 피크 신호 대 잡음비) • PSNR은 원본 이미지와 합성된 이미지 간의 오차를 역으로 나타내는 지표로, 두 이미지가 얼마나 유사한지를 측정한다. • 신호(signal)는 원본 이미지의 정보, 잡음(noise)는 합성된 이미지의 오류로 간주된다. • 높은 PSNR 값은 원본과 합성된 이미지가 매우 유사하다는 것을 의미한다.• 단위: 데시벨(dB)• PSNR 값이 30dB 이상이면 품질이 우수하다고 간주PSNR은 영상 화질 손실양을 평가하기 위해 사용되는 지표, 이미지 저장, 전송, 압축, 영상 처리 ..

현재 연구중인 behavior classification과 관련하여sceleton을 좀 더 보완하는 방법을 알아보고자 DeepLabCut 코드 실행을 해봤다. DeepLabCut ?동물의 행동을 파악하기에 적합한 모델 중 하나로 DeepLabCut이 있다.DeepLabCut은 깊은 신경망과 전이학습을 통해 효율적인 자세 추정을 한다.행동을 파악하기에 적합한 특성을 가진다. 이러한 특성을 가진 DeepLabCut 모델을 통해 반려동물의 행동분류를 위한 신체 좌표 추출 방법으로도 사용한다. 생명 바이오 연구 하시는 분들이 자주 사용하는 툴 중 하나. 파이썬 코드로 돌리거나 쉽게 GUI 사용하는 방법도 있다. 1) 빠르게 git clone하면 굳이 파일 하나하나 다운 안받고도 로컬에 싸그리 불러올 수 있는 아..

The Multi-Agent Behavior Dataset: Mouse Dyadic Social Interactions 논문을 읽다가 few shot learning에 대해 나왔는데 잘 모르는 개념이라 적어본다.https://arxiv.org/abs/2104.02710Few shot learning이란,(O) “Few”한 데이터도 잘 분류할 수 있다(X) “Few”한 데이터로 학습을 한다  Few-shot Learning을 배우기 위한 용어Training Set 2) Support Set 3) Query imageTraining Set : 구분하는 방법을 배움, 모든 클래스의 샘플 수가 많은 setSupport Set : 레이블링된 적은 수의 image setQuery image 가 주어질 때, Quer..

원점 및 좌표계 설정컴퓨터 비전 및 이미지 처리에서 일반적으로 사용되는 좌표계는 다음과 같다:원점 (0, 0): 이미지의 좌측 상단 모서리X축: 오른쪽으로 갈수록 증가Y축: 아래쪽으로 갈수록 증가

CNN(Convolutional Neural Network)과 Diffusion 모델은 서로 다른 개념과 용도로 사용되는 두 가지 신경망 모델입니다.각 모델의 특징과 차이점 :CNN (Convolutional Neural Network)특징: 주로 합성곱 계층(Convolutional Layers), 풀링 계층(Pooling Layers), 완전 연결 계층(Fully Connected Layers)으로 구성이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 주로 사용원리:합성곱 계층: 입력 이미지의 작은 패치를 필터(커널)와 컨볼루션 연산을 수행하여 특징 맵을 생성풀링 계층: 특징 맵의 공간적 크기를 줄여 연산량을 감소시키고 중요한 특징을 추출완전 연결 계층: 마지막 합성곱 계층이나 풀..