deep learning
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논문 읽기) Transformer tracking (TransT)deep learning/Tracking 2022. 1. 19. 06:09
논문 링크 https://arxiv.org/abs/2103.15436 코드 https://github.com/chenxin-dlut/TransT Abstract • correlation은 tracking 분야에서 중요한 역할을 하는데, 특히 Siamese 기반의 tracker들이 그러하다. • correlation 연산 방식은 template과 search region 간의 유사성을 고려하는 간단한 fusion 방법이다. • 그러나 correlation 연산 자체는 local linear matching 방식이기 때문에 semantic 정보가 사라지고 쉽게 local optimuim에 빠지게 되는데, 이는 high-accuracy tracking algorithms를 설계한 것의 병목현상(bottlene..
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Labelling Tool) labelImg 사용법deep learning/프로젝트 2021. 12. 21. 01:09
우리가 지도학습을 하기 위해서는 이미지와 이에 해당하는 label들이 필요하다. 최근에는 labelling도 딥러닝으로 해주는 auto labelling이나 active learning에 관한 연구들도 많이 진행되고 있지만, 아직 나는 그정도 수준이 안되서 이번에 라벨링하는 툴의 사용법을 알아보고 추후에 auto labelling을 해볼 수 있도록 해봐야 겠다! 그래서 labelimg 프로그램은 https://github.com/tzutalin/labelImg 여기 github에 사용법이 업로드 되어 있다. Installation pip3 install labelImg labelImg Ubuntu Linux Python 3 + Qt5 git clone https://github.com/heartexlab..
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전처리) 파일 이름 변경하기 (data, label 이름 동시에 바꾸기)deep learning/코딩 2021. 12. 20. 20:19
import os image_path = "my_image_data_path" label_path = "my_label_data_path" file_name= os.listdir(image_path) for i in range(len(file_name)): old_file_name = os.path.join(image_path,file_name[i]) label_name = file_name[i].replace(".jpg",".txt") # label의 형식이 txt일 경우 old_label_name = os.path.join(label_path,label_name) file_new_img_name = os.path.join(image_path, f"daejeon_jan_{i}.jpg") # 변경할 이미..