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HumanSplat: Generalizable Single-Image Human 3DGS with Structure Priors HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure PriorsDespite recent advancements in high-fidelity human reconstruction techniques, the requirements for densely captured images or time-consuming per-instance optimization significantly hinder their applications in broader scenarios. To tackle these issues, wearxiv.org HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gau.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 2. 24.
[논문] JIFF: Jointly-aligned Implicit Face Function for High Quality Single View Clothed Human Reconstruction GitHub - yukangcao/JIFFContribute to yukangcao/JIFF development by creating an account on GitHub.github.com JIFF: Jointly-aligned Implicit Face Function for High Quality Single View Clothed Human ReconstructionThis paper addresses the problem of single view 3D human reconstruction. Recent implicit function based methods have shown impressive results, but they fail to recover fine face details i.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 20.
[논문] DoubleField: Bridging the Neural Surface and Radiance Fields for High-fidelity Human Reconstruction and Rendering DoubleField Project PageWe introduce DoubleField, a novel framework combining the merits of both surface field and radiance field for high-fidelity human reconstruction and rendering. Within DoubleField, the surface field and radiance field are associated together by a shared feawww.liuyebin.com DoubleField: Bridging the Neural Surface and Radiance Fields for High-fidelity Human Reconstruction .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 13.
[논문] Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation Stacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationThis work introduces a novel convolutional network architecture for the task of human pose estimation. Features are processed across all scales and consolidated to best capture the various spatial relationships associated with the body. We show how repeatearxiv.org GitHub - princeton-vl/pytorch_stacked_hourglass: Pytorch implementation of the E.. 공감수 3 댓글수 3 2025. 1. 3.
[논문] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis https://www.matthewtancik.com/nerf NeRF: Neural Radiance FieldsA method for synthesizing novel views of complex scenes by optimizing an underlying continuous volumetric scene function using a sparse set of input views.www.matthewtancik.com AbstractWe present a method that achieves SOTA results for synthesizing novel views of complex scenes by optimizing an underlying continuous volumetric scene .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 30.
[논문] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering[Müller 2022] Müller, T., Evans, A., Schied, C. and Keller, A., 2022. Instant neural graphics primitives with a multiresolution hash encoding [Hedman 2018] Hedman, P., Philip, J., Price, T., Frahm, J.M., Drettakis, G. and Brostow, G., 2018. Deep blendingrepo-sam.inria.frAbstractRadiance Field method : 여러 장의 이미지나 비디오로 novel-view synthesi.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 12. 12.
[논문] Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything GitHub - IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything: Grounded SAM: Marrying Grounding DINO with Segment Anything & Stable DiffusionGrounded SAM: Marrying Grounding DINO with Segment Anything & Stable Diffusion & Recognize Anything - Automatically Detect , Segment and Generate Anything - IDEA-Research/Grounded-Segment-A...github.comAbstractO.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 11. 17.
[논문] Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO GitHub - IDEA-Research/GroundingDINO: [ECCV 2024] Official implementation of the paper "Grounding DINO: Marrying DINO with Groun[ECCV 2024] Official implementation of the paper "Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection" - IDEA-Research/GroundingDINOgithub.comhttps://arxiv.org/abs/2303.05499 Grounding DIN.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 14.
[Python] 백준 11559 - Puyo Puyo [Gold4] 뿌요뿌요라는 게임을 들어보았을지 모르겠지만, 뿌요뿌요는 그림으로 봐도 알 수 있듯이 일본의 SEGA사에서 만든 게임이고 테트리스 처럼 여러 색깔과 모양의 블럭들이 내려와서 바닥이나 제일 위에 있는 블럭과 맞닿았을 때 그 상태에서 상하좌우로 4개의 같은 색깔의 모양이 위치하게 되면 그 블럭들이 터지면서 점수가 오르는 게임이다. 블럭이 터지게 되면 위에 있는 블럭들이 아래의 빈 공간을 메꾸기 위해 내려오게 되고 그 과정에서 새롭게 4개의 블럭이 생기면 연쇄적으로 터질 수 있다.따라서 이 문제에서도 이 게임의 방식과 동일하게 구현을 하면 된다.출처https://www.acmicpc.net/problem/11559풀이BFS를 이용하는데, 블럭이 모여서 터지게 되면 중력의 영향을 받아서 터진 블럭 위에 있는 블럭.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 11. 9.
[논문] SAM: 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.orgSegment Anything Segment AnythingMeta AI Computer Vision Researchsegment-anything.co.. 공감수 9 댓글수 1 2024. 11. 8.
[논문] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows https://arxiv.org/abs/2103.14030 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted WindowsThis paper presents a new vision Transformer, called Swin Transformer, that capably serves as a general-purpose backbone for computer vision. Challenges in adapting Transformer from language to vision arise from differences between the two domains, such asarxiv.org이번 포스팅은 2021 ICCV에 accept된 Sw.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 6.
[논문] SIFU: Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable Clothed Human Reconstruction Abstract복잡한 pose를 취하고 있는 사람이나 옷이나 헤어스타일 등을 리얼하게 복구하는 것은 보이지 않는 영역을 예측하는 것 뿐만 아니라 중요한 task들 중 하나로 여겨져 왔다. 하지만 이전의 모델들은 2D image를 3D로 변환하고 texture를 예측하는 것에 있어서 prior guidance가 충분하지 않다는 점이 문제가 되어왔다. 따라서 본 논문에서는 SIFU [Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable Clothed Human Reconstruction]이라는 모델을 제안해서 이를 해결하고자 했다.SIFU는 transformer의 cross-mechanism을 사용하였고, SMPL-X를 이용해서 2D feature들을.. 공감수 5 댓글수 1 2024. 10. 21.
[논문] PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization https://shunsukesaito.github.io/PIFuHD/https://www.youtube.com/watch?v=uEDqCxvF5ycAbstractimage-based 3D human shape estimation은 Deep Neural Network의 등장으로 급격히 발전했다. 하지만, real world setting에서는 input image의 detail을 살리는데 어려움을 겪는데, 이 논문의 저자들은 이러한 어려움의 원인을 2가지 conflicting requirements에서 찾았다.Accurate predictions require large context, but precise predictions require high resolutionDue to memory limita.. 공감수 5 댓글수 2 2024. 9. 27.
[논문] PIFu: Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution Clothed Human Digitization https://shunsukesaito.github.io/PIFu/AbstractWhat if PIFu?An implicit representation that locally aligns pixels of 2D images with the global context of their corresponding 3D object→ End-to-End deep learning method for digitizing highly detailed clothed humans that can infer both 3D surface and texture매우 복잡한 shape [hairstyles, clothing …] 뿐만 아니라 이것들의 변화나 변형도 unified way로 digitize할 수 있다PIFu는 사람의 .. 공감수 5 댓글수 1 2024. 9. 25.
[논문] Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning [a.k.a DDQN] AbstractQ-Learning algorithm의 경우 특정 조건에서 action value를 과대평가하는 것으로 알려져 있다.https://arxiv.org/abs/1312.5602 Playing Atari with Deep Reinforcement LearningWe present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using reinforcement learning. The model is a convolutional neural network, trained with a variant of Q-learning, whose inp.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 9. 20.
[RL] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 실행 방법 Atari가 무엇일까? Atari는 비디오 게임 회사이다.그럼 어떻게 강화학습 [Reinforcement Learning]에 Atari가 도입되게 되었을 까?2013년 구글 Deepmind에서 발표한 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 이라는 논문이 등장하면서 시작되었다. 이 논문을 통해 보이고자 한 것은 Breakout (a.k.a 벽돌깨기) 게임을 강화학습을 통해 학습을 시켜서 인공지능이 스스로 벽돌을 깨부수는 것을 확인하고자 함이였다. 특히나 이 모델의 경우 Deep 이라는 단어에서 알 수 있듯이 딥러닝을 강화학습에 적용시킨 모델이다. DQN이라고 불리는데, 강화학습 중 하나인 Q-Learning에 Deep Learning을 접목시켜서 더 효율적인 학.. 공감수 4 댓글수 3 2024. 9. 19.
[논문] Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers [a.k.a DINO] 이전 Posting에서 Vision Transformer에 대해 다룬 적이 있었다.2024.09.11 - [Paper Review] - [논문] Transformer in Computer Vision [논문] Transformer in Computer Vision2024.09.10 - [Paper Review] - [논문] Segmentation이번 posting에서는 NLP에서 성능이 매우 좋다는 것이 증명된 Transformer를 vision task로 가져온 논문 3편에 대해 요약을 할 것이다.ViT [Vision Transformer]https://arxiv.orgphj6724.tistory.com이번 posting에서는 Vision Transformer에 Self-supervised learni.. 공감수 8 댓글수 2 2024. 9. 13.
[CV] Human Pose Estimation with Object Detection 이번 포스팅에서는 저번에 논문 리뷰했던 Human Pose Estimation을 구현한 내용을 review할 것이다.https://github.com/hjpark83/CVLab/tree/main/Human%20Pose%20Estimation/Implementation CVLab/Human Pose Estimation/Implementation at main · hjpark83/CVLabHYU Computer Vision Lab. Contribute to hjpark83/CVLab development by creating an account on GitHub.github.com출처는 제 github site를 참고하시면 되고 여기서는 구현 내용과 결과에 대해 다뤄보고자 합니다.Human Pose Esti.. 공감수 4 댓글수 4 2024. 9. 11.
[논문] Human Pose Estimation What is Pose Estimation?Pose Estimation이라는 말은 컴퓨터가 이미지나 비디오에서 사람의 pose를 예측하는 task를 의미한다. Pose Estimation의 경우 object의 위치를 알아야 하고, 그 object에 대해 estimate를 해야 하기 때문에 localizing과 estimating 과정으로 진행이 된다. 이 분야의 경우 최근에는 사람 뿐 만아니라 동물이나 자동차, 카메라 등 여러 분야에 적용이 되는데 이 review에서는 Human Pose Estimation [HPE]만 다루도록 하겠다.HPE의 종류를 보면 위의 그림과 같다.2D Pose Estimation2D Pose Estimation은 흔히 접할 수 있는 2차원 이미지, 비디오에서 pose esti.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 9. 11.
[논문] Transformer in Computer Vision 2024.09.10 - [Paper Review] - [논문] Segmentation이번 posting에서는 NLP에서 성능이 매우 좋다는 것이 증명된 Transformer를 vision task로 가져온 논문 3편에 대해 요약을 할 것이다.ViT [Vision Transformer]https://arxiv.org/abs/2010.11929[An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at ScaleWhile the Transformer architecture has become the de-fact.. 공감수 5 댓글수 5 2024. 9. 11.
[C++] 백준 15724 - 주지수 [Silver1] 출처https://www.acmicpc.net/problem/15724처음엔 주지수라길래 무술 중에 하나인 주짓수인줄 알고 주짓수랑 알고리즘을 어떻게 연관지을까 궁금했지만 단순히 땅에 사는 사람들의 합을 구하는 문제였다..풀이 전략누적합을 구하는 문제이므로 처음에는 직접 구해야 하는 사각형의 범위를 지정해서 범위 내의 모든 cell값을 전부 더하는 방식을 시도했다. 하지만, 뒤에서 얘기하겠지만 이렇게 하게 될 경우 시간 초과 문제가 발생하기 때문에 DP를 활용해서 풀이할 것이다.풀이이 문제의 예시를 그려보면 위의 그림과 같다. DP로 누적합을 구하는 알고리즘의 경우 형태만 알아놓으면 정말 쉽게 풀 수 있다.Main code를 보면,for (int i=1; i이게 누적합을 구하는 알고리즘인데, 해석을 해보.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 9. 11.
[C++/Python] 백준 9251 - LCS [Gold5] 출처https://www.acmicpc.net/problem/9251풀이 전략'알고리즘및문제해결기법' 수업에서 Dynamic Programming [A.K.A DP]에 대해 배우면서 예시로 배웠던 LCS [Longest Common Sequences, 최장부분공통수열] 알고리즘을 사용하여 문제를 풀 것이다.이 문제를 풀기 위해서는 점화식을 알아야 하고, 점화식을 잘 모른다면 표를 그릴줄만 알아도 점화식 유도는 충분히 할 수 있을 것이라고 생각한다.풀이사실 LCS 알고리즘은 왠만한 코딩테스트 준비용 서적에 거의 다 나와있을 정도로 코딩테스트에도 자주 빈출되고, 그만큼 유명한 알고리즘이기 때문에 점화식을 외워놓는다면 쉽게 풀 수 있을 것이다.위의 그림에서 표를 해석하면, i=0, j=0인 부분 (파란색 형광.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 11.
[C++] 백준 2293 - 동전 1 [Gold5] 출처https://www.acmicpc.net/problem/2293풀이 전략동전의 합을 만족하는 경우의 수를 구하는 문제이다. 다른 알고리즘으로도 풀 수 있겠지만, 중복을 허용하지 않는다는 점과 동전의 금액이 그때그때 입력 받는다는점이 DP로 해야하는 이유라고 생각해서 DP로 풀이를 하였다.풀이먼저, 1원만 있을 때 만족하는 경우의 수와 2원이 추가되었을 때의 경우의 수를 보면 2원이 추가되었을 때 특징이 보이는데, 2의 배수인 2, 4, 6, 8, 10에서 경우의 수가 1씩 증가한다는 점이다. 그러나 이것 만으로 점화식을 구하면 틀릴 가능성이 존재하기 때문에 5원을 추가했을 때의 경우의 수도 구해보았다.5원을 추가했을 때를 보면 4원까지는 2원을 추가했을 때의 경우의 수와 동일하다가 5원을 추가했을 .. 공감수 1 댓글수 1 2024. 9. 11.
[Python] 백준 2573 - 빙산 [Gold4] 출처https://www.acmicpc.net/problem/2573풀이 전략[백준 2636 - 치즈] https://www.acmicpc.net/problem/26362024.09.10 - [Baekjoon] - [C++] 백준 2636 - 치즈 [Gold4] [C++] 백준 2636 - 치즈 [Gold4]출처https://www.acmicpc.net/problem/2636풀이 전략먼저 문제 해석을 해보면, 1로 입력 받은 치즈가 시간이 지날 수록 녹아 내리는데, 녹아 내리는 부분을 보면 공기(0)과 맞닿아 있는 부분이라는 것을 알phj6724.tistory.com이 문제와 상당히 유사한 방식으로 접근을 해야 한다.다만 다른 점은, 이 문제에서는 빙산이 둘로 쪼개지는 순간의 시간을 출력해야 하기 때문에.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 11.
[C++] 백준 7869 - 두 원 [Gold2] 출처https://www.acmicpc.net/problem/7869풀이 전략세 가지 조건으로 나누어서 풀이를 한다.번호조건1원이 전혀 겹치지 않는 경우2원이 일부만 겹치는 경우3한 원이 다른 원에 포함되는 경사실 세 가지 조건이지만, 1번의 경우는 0을 출력하면 되고, 3번의 경우는 반지름이 작은 원의 넓이를 출력하면 되기 때문에 사실상 2번을 구하는 식만 구현하면 된다.고등학교 수학시간에 많이 나왔던 도형의 넓이를 구하는 문제이지만, 원이 겹치는 넓이를 구해야하기 때문에 은근 까다로울 뿐더러 double 자료형을 써야하기 때문에 신경써야할 부분이 많은 문제이다.잠시 고등학교 수학 시간으로 돌아가보면, 원의 넓이를 구하는 공식은 2πr2이라는 것은 누구나 다 알 것이다. 그리고 원의 일부인 호의 넓이를.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 9. 11.
[Python] 백준 1992 - 쿼드트리 [Silver1] 출처https://www.acmicpc.net/problem/1992풀이 전략우선 문제를 이해하는게 먼저이다. 솔직히 말하면 이 문제 자체를 이해하는데 시간이 좀 걸렸다.차근차근 읽어보면, 이 문제의 경우 정사각형 내부에 있는 수들이 모두 같은지를 판별해서 압축하는 내용이다. 그렇기 때문에 정사각형에 0만 있거나 1만 있지 않는 경우 사각형을 반으로 쪼개가면서 재귀적으로 조건문을 돌리면서 출력을 하면 된다.풀이먼저 예제를 보면, 8x8 size의 정사각형이 있는데 사각형 내부에 1또는 0만 있지 않는 경우 arr[x][y] != arr[i][j] 사각형을 4등분 해서 재귀적으로 실행을 하는데, 이 때 재귀를 들어가기 전 '('를 재귀를 나올 때 ')'를 append해서 재귀를 들어갔다는 표시를 남긴다.자.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 9. 11.
[C++] 백준 24042 - 횡단보도 [Gold1] 출처 https://www.acmicpc.net/problem/24042풀이 전략이 문제의 경우 일반적인 dijkstra 문제와는 살짝 다르다.신호등이 바뀌는 순서를 고려할 뿐더러 만약 경로에 순서가 늦는 신호등이 있는 경우 신호등의 주기만큼 기다려야 한다.따라서 일반적인 Dijkstra 알고리즘의 틀에서 cost를 계산하는 부분을 잘 계산해야한다.풀이왼쪽에 있는 첫 번째 예제의 경우 1-4 로 가는 최단 경로는 1-4 방향 신호등이 4번째에 바뀌기 때문에 정답은 4인 것을 쉽게 알 수 있다.그러나 오른쪽에 있는 두 번째 예제의 경우 1-8로 한번에 가는 경로가 없기 때문에 여러 신호등을 거쳐 가야하므로 고려해야할 부분이 많다.먼저 정답이 되는 경우의 계산 방식을 보면,1-2 횡단보도가 7번째에 바뀌기 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 10.
[C++] 백준 1922 - 네트워크 연결 [Gold4] 출처https://www.acmicpc.net/problem/1922풀이 전략문제에서 Minimum Spanning Tree 알고리즘을 사용하라고 힌트를 줬기 때문에 Prim 알고리즘이나 Kruskal 알고리즘을 사용하여 풀이를 할 것이다.Prim보다는 Kruskal이 구현이 약간?은 더 간단할 것 같아서 Kruskal 알고리즘으로 풀었다.Pseudo Code풀이수도 코드에서 보면 알겠지만, Kruskal Algorithm의 특징은 Union-Find를 사용한다는 점과 edge를 weight가 작은 순으로 정렬해서 최솟값을 찾는다는 점이다. 그렇기 때문에 위의 그림과 같은 순서가 나온다.다만, 5번째의 경우 weight가 8인 edge가 4-6과 5-6 둘 다 가능한데, 문제 힌트에서 4-6이라고 주어져.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 10.
[C++] 백준 2565 - 전깃줄 [Gold5] 출처https://www.acmicpc.net/problem/2565풀이 전략처음엔 입력 받은 a,b 쌍을 b를 기준으로 정렬해서 시작점(a)의 크기를 비교해서 DP 값을 올려주는 방식으로 구현하려고 했으나, 그렇게 해보려고 했더니 여러가지 경우의 수가 존재하게 되어 복잡해진다는 단점이 존재했다. 그래서 a를 정렬해서 b의 크기를 비교해서 그걸 기준으로 구하는 방식으로 구하였다.풀이처음 시도한 풀이는 파란색 줄로 b를 정렬해서 풀려는 전략이였었는데, 이렇게 하게 될 경우 1-8, 3-9는 확정적으로 제거해야 하지만, 이 둘을 제거하고 난 뒤, 4-1과 2-2가 겹치기 때문에 2가지 경우의 수가 존재하게 된다. 어차피 최솟값을 찾는 문제이기 때문에 값은 두 경우의 수 모두 똑같이 나오게 되긴 하겠지만, 번.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 10.
[C++] 백준 5095 - Matrix Powers [Gold4] 출처https://www.acmicpc.net/problem/5095문제가 영어로 되어 있어서 당황할 수는 있지만, 단순히 문제에서 주어진 예시만 보더라도 알 수 있듯이, N,M,P를 입력 받아서 NxN 행렬을 만든 뒤 각각의 성분을 M으로 나눈 나머지를 P번 제곱하면 된다.다만, 주의할 점은 출력 형식이다. 예제가 1개밖에 없어서 0 0 0을 입력해서 프로그램을 종료시키는 것이라고 생각해서 0 0 0을 새로운 변수로 선언해 입력값을 주었지만, 그것이 아니라 0 0 0도 N,M,P이고 N,M,P가 모두 0이 입력될 때까지 무한 반복으로 Testcase를 입력 받아서 행렬 제곱 연산을 수행하는 것이였다. 또한 각 Testcase마다 한 줄씩 띄워져 있어야한다.이 부분 때문에 3번이나 출력 형식 오류가 났었.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 9. 10.

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