[Project] Kaggle Global Wheat Detection Competition
이번 포스팅에서는 제가 참가한 Kaggle Global Wheat Detection 참가 여정을 소개하도록 하겠습니다. 첫 캐글 도전인만큼 많은 것들을 배울 수 있었던 것 같습니다. 평소 Object detection 논문을 꾸준히 읽고 있었고, 배웠던 내용을 적용해보고자 도전하게 되었습니다.
[Project] 작물 병충해 이미지 분류 서비스 CropsDoctor
이번 포스팅에서는 제가 현재 참여하고 있는 교육기관에서 진행한 프로젝트에 대해 소개하도록 하겠습니다. 교육기관에서 2달 동안 컴퓨터 공학 및 머신러닝 강의를 수강 후 일 주일 동안 팀원과 짧게 미니 프로젝트를 진행하게 되었습니다.
[ML] Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks 논문 리뷰
최근 얼굴의 생동감(liveness)를 감지하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 앞서 살펴본 texture and frequency analysis 방법 외에도 인간의 미묘한 생체 활동 역시 생동감을 감지하기에 좋은 단서입니다. 그 중 눈 깜빡임은 모든 인간이 공통적으로, 무의식적으로 행하는 생체 활동입니다. 눈 깜빡임 여부를 알 수 있다면 생동감 역시 판단할 수 있다고 생각했습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 눈 깜빡임 감지 알고리즘을 제시한 Real-Time Eye Blink Detection using Facial Landmarks 논문을 살펴보도록 하겠습니다.
[DL] Feature Pyramid Network 논문 리뷰
이번 포스팅에서는 Feature Pyramid Network에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 사실 EfficientDet 논문을 읽어보면서 FPN와 관련된 내용들이 있어 먼저 읽어봐야겠다고 생각했습니다. 실제로 FPN이 많은 Object Detection 모델에 영향을 끼친만큼 공부할 필요가 있을 것 같습니다.
[Project]웹툰 그림체 시각화 프로젝트 Webtoon Style Visualization
이번 포스팅에서는 웹툰 그림체 분류 프로젝트 Webtoon Style Visualization 프로젝트에 대해 소개하도록 하겠습니다. 저는 웹툰에 딥러닝을 적용하여 유의미한 결과를 얻어내는 프로젝트에 대해 생각했습니다. 그 중에서 웹툰별로 그림체를 분류할 수 있다면 인기 웹툰의 그림체에서 나타나는 공통점을 찾을 수 있겠다고 생각하여 웹툰 그림체 분류 프로젝트를 시작하게 되었습니다.
[DL] EfficientNet 논문 리뷰
지금까지 20편이 넘는 컴퓨터 비전 분야 딥러닝 논문들을 읽어오면서 CNN 모델 구조의 흐름을 알게 되었습니다. 처음에는 더 깊은 모델을 추구하였으며, 이후에는 더 넓은 모델, 보다 최근에는 더 가벼운 모델을 설계하는 방향으로 연구의 흐름이 진행되었습니다. 하지만 더 깊고, 더 넓으며, (제가 읽은 논문 중에는 없었지만)더 높은 이미지 해상도를 입력값으로 가지는 동시에 더 가벼운 방향으로 모델 설계를 고려한 경우는 없었습니다. 오늘 포스팅에서는 앞서 언급한 모델의 속성을 모두 추구한 EfficientNet모델에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 현재 ImageNet Dataset 분류 성능 랭킹에서 최상위권은 모두 EfficientNet의 변주 모델이 차지하고 있을 정도로 좋은 성능을 보이고 있습니다.
[ML] Face Liveness Detection based on Texture and Frequency Analysis 논문 리뷰
최근 들어 FIDO(Fast IDentity Online) 방식을 통해 기존 ID, 패스워드가 아닌 홍채, 얼굴, 지문과 같은 생체 정보를 통해 인증하는 방식이 유행하고 있습니다. 특히 얼굴 인식 방식이 편리하다는 이유로 각광받고 있습니다. 모든 보안 문제가 그러하듯, 얼굴 인증 방식을 통과하려는 악의적인 침입인 Spoofing 역시 등장하였습니다. 얼굴 인증을 통과하는 Spoofing은 가상의 얼굴을 대조함으로써 인증을 통과하는데 구체적인 방법은 아래와 같습니다.
[DL] YOLO v3 논문 리뷰
이번 포스팅에서는 YOLO v3 모델에 대해 살펴보도록 하겠습니다. YOLO v2가 이전 버전에 비해 혁신적인 변화를 주었다면 v3 모델은 v2를 더 나은 방향으로 세말하게 수정하는 식으로 개선되었습니다. 논문도 짧아서 읽기 좋았습니다따라서 YOLO v3가 v2를 어떤 식으로 조정했는지를 중심으로 살펴보도록 하겠습니다.
