분류 전체보기34 [그로쓰] Image Segmentation(SCHP) & Grid 작업 SCHP신체 부위별 Segmentation 모델도안을 Top-down 방식에서 Seamed 방식으로 바꾸면서 몸통과 소매로 분리되어 있는 도안으로 제작해야 했다 따라서 사람의 신체 부위별로 Segmentation 하는 모델인 SCHP를 추가했다 SCHP 모델은 Segmentation 방식이 크게 3가지 존재한다 1. LIP2. ATR3. Pascal-Person-Part 그 중 우리는 마지막 Pascal 방식을 차용했다 Problem - SolutionSCHP 모델을 돌릴 때 생겼던 대표적인 문제점은 아래와 같은 에러다python simple_extractor.py --model-restore exp-schp-201908261155-lip.pth --input-dir input --output-d.. 2025. 5. 16. [스타트] 데이터셋 마련하기! (feat. 크롤링, 라벨링) AI 파트로서... 가장 먼저, 데이터셋 확보가 필요했다👍 Narrow Down뜨개질로 만들 수 있는 물품들은 너무나 다양하다 대바늘과 코바늘로 1차적으로 나눌 수 있고이후로는 스웨터.. 목도리.. 인형.. 가방 등 세상의 모든 건 뜨개질로 구현이 가능하다🤤 그래서 1차적으로 스타트 때는 "스웨터" 로 범위를 한정하기로 했다 Problem일단 우리 팀에서 가장 필요한 데이터셋은완성품 이미지 - 도안 이 세트로 이루어져 있는 것이었다 그런데 도안 데이터셋을 구할 때 저작권 프리 + 무료 도안들로 한정했어야 하는데조건을 만족하는 도안들은 모두 형식이 너무나 다양했다.. 예를 들어 뜨개질 과정을 하나 하나 스탭별로 찍어서 올려 놓거나 사용하는 기호가 통일되어 있지 않는 등 정제해서 사용하기 어려운 .. 2024. 11. 26. [스타트] 중간 발표 & 상호 평가 개인적으로 좀 아쉬웠던 점은너무 발표 대본을 읽었던 것 같다 발표 더 잘할 수 있고 이럴 기회가 몇 없는데조금 안일하게 생각해서 할 만큼 못 한 것 같다 상호 평가 기록 - 52명의 서포트 사실 데이터셋 확보가 어려워서 주제를 바꿀까도 고민했었는데 상호 평가에 대해서 주제에 대한 긍정적 평가가 대부분이라 그대로 가기로 했다! 2024. 11. 5. [스타트] 뜨개걸즈 탄생 & 그라운드룰 정리 https://github.com/KnittingGirls/KnittingGirls/blob/main/Ground_Rule.MD KnittingGirls/Ground_Rule.MD at main · KnittingGirls/KnittingGirlsContribute to KnittingGirls/KnittingGirls development by creating an account on GitHub.github.com 그라운드룰을 쓰면서 컴공 프로젝트실에서 토론하다가 나온 아이디어! 가지각색의 주제들을 다 패스하고 줄여가다가... 요즘 MZ한 게 뭐있지? MZ?뜨개질? 요즘 뜨개질 많이 하던데? 에서 시작된 뜨개질 어플이다! (MZ에 미치면 MZ가 아니라고 하던데 무튼) 뜨개질 어떻게 하는.. 2024. 11. 5. 2024 IEEE Access "DeepCoAST: Unveiling Split Trace Correlation to Counter Traffic Splitting Defenses" 논문 게재 2022년 8월부터 연구실에 논문 공부부터 시작해서 1년 이상 Project2 - TrafficSliver팀으로 연구하고마무리하고 1년이 지난 지금 2024 IEEE Access에 논문이 게재되었다! 아이디어대로 설계해서 실험까지 다 했는데중국팀에게 선수를 빼앗기기도 하고 주제도 여러가지로 바꾸고 그동안 고생했던 게 다 날라가기도 하면서연구 과정의 어려움을 몸소 체험했다 드디어 논문이 게재된 만큼2023년 1년 동안 무엇을 했는지 랩실에서 했던 것들과 과정들을 기록하고 논문에 대해서도 나름대로 설명해보려고 한다 https://ieeexplore.ieee.org/document/10737061?source=authoralert DeepCoAST: Unveiling Split Trace Correl.. 2024. 11. 5. GANDaLF 논문 정리 1. 중요 개념 기본적으로 Tor이라는 익명의 네트워크에 공격을 가해서 데이터를 수집하고자 하는 목적..(데이터를 수집해서 GAN을 이용한 새로운 공격 모델 만드는 것) 기존의 WF방식에서 상대적으로 더 작은 훈련 세트로 같은 성능을 낼 수 있는 것이 Var-CNN인데, Var-CNN보다 샘플 수가 적고 사전 훈련없이 TF보다 더 나은 성능을 제공할 수 있는 것이 GANDaLF 모델 GANDaLF의 특징은 새로운 네트워크 GANDaLF 안에서생성기와 판별기라는 2개의 네트워크로 나누어 훈련한다는 것이때, 생성기는 작은 양의 레이블이 지정된 데이터, 판별기는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 의미따라서 기존의 WF의 경우에는 사용자가 색인 및 비색인 웹 페이지 모두를 방문하는 반면에우리는 WF 시나리오보다.. 2022. 5. 31. GANDaLF_GAN for Data-Limited Fingerprinting - 단어 정리 - GAN : Generative Adversarial Net WF : Tor 트래픽에 대한 지문인식GANDaLF : 데이터 제한 지문 감식을 위한 생성 적대적 네트워크TF : Triplet Fingerprinting Var-CNN : Tor : 가장 널리 사용되는 익명 네트워크 중 하나, 약 8백만 명의 일일 사용자가 존재함 Convolution(합성곱) : ResNet : N-shot(학습) : SGAN : - 내용 정리 - Abstract (1p) 웹 사이트를 수행하는 새로운 딥러닝 기반 기술이 최종적인 목표이며! WF를 위한 딥러닝에 대한 초기연구를 하기 위해서 적은 훈련 샘플로 작업할 것 이를 달성하기 위한 세부적인 목표1) 도움이 되는 대규모 가짜 데이터 세트를 생성하는 네트.. 2022. 5. 30. [UNITY] 0522 DREAM 스터디 기간 : 5월 15일~22일 강의 : 유니티로 배우는 C#강좌 https://www.youtube.com/watch?v=OJM-1Usv68k&list=PLUZ5gNInsv_O7XRpaNQIC9D5uhMZmTYAf #1. 변수 우리가 짠 코드는 오브젝트가 읽어야 하는 대본인 셈이다! 따라서 Hierarchy에서 오브젝트를 선정해줘야 하고 Inspector에서 대본을 넣어줘야 콘솔 출력이 가능하다! #2. 자료형 sbyte byte #3. 함수 #4. 지정자 public private #5. 연산자 u = unsigned #6. 조건문 if = 하나 하나 넣어서 확인해야 하지만! else if = 아닐 경우에만 넣기 때문에 효율성 확보 가능! #7. 반복문 break = 첫번째 반복문 탈출에도 사용됨 : 전.. 2022. 5. 21. [DB STUDY] 4주차 https://zest-rhinoceros-2dc.notion.site/4-d792254e7e0544148c2b12ff5259a5f0 박지현 4주차 정리 DB. 더 배워보기 zest-rhinoceros-2dc.notion.site 2022. 4. 13. 이전 1 2 3 4 다음
