안녕, 세상!

Abstract 최신 연구들은 emotion recognition task를 해결하기 위해 low-level data representations로 deep learning models를 학습함 emotion datasets가 빈번히 data양에 한계를 가지고 이러한 접근들은 overfitting으로 고통받을 수 있으며, 깊이 없는 단서들 기반으로 학습될 것임 이러한 문제를 해결하기 위해서, disentanglement representation learning으로 부터 영감을 받은 새로운 cross-representation speech 모델을 제안함 wav2vec 2.0 speech features로 emotion recognition을 수행함 Transformer-based models에서 추출된 ..

Abstarct UAV의 카메라 시점에 의한 컴퓨터 비전에 관심이 많아짐 하지만 UAV에서의 object detection을 실시간으로 처리하는 작업은 어려움 마지막에는 channel scaling factor에 L1 Regulation을 적용시켜서 convolution 계층의 channel-level 희소성(sparsity)을 적용시키고 ‘slim’한 object detectors을 얻기 위해서 덜 중요한 feature channel을 제거함 fewer trainable parameters와 FLOPS를 original YOLOv3와 비교하여 제시함 SlimYolov3을 VisDrone2018-Det benchmark dataset으로 평가 unpruned 놈과 비교했을 때 FLOPS가 90.8%줄어들..

대학교 2학년 2학기 실습수업 자유주제 프로젝트로 마스크 인식 모델을 만들었습니다. (1) 주제 카메라를 활용하여 인물의 마스크 착용 여부를 판단하는 모델을 구현 (2) 선정 배경 현재 코로나 팬데믹 사태로 인해서 마스크 착용이 의무화 되고 있습니다. 어디를 가든 마스크 미착용 시 출입 불가하며, 이를 사람이 일일이 확인하기에는 번거롭고 효율적이지 못하다고 생각하여 사람들이 마스크를 착용하였는지 안하였는지 판단하는 마스크 식별 모델을 만들어서 카메라로 자동으로 인식하는 시스템을 만들게 되었습니다. 공공장소에서 사람들이 마스크를 착용하였는지 안하였는지 사람이 직접 감시하기에는 비효율적이라고 판단하여 이를 판단해주는 프로그램이 있었으면 해서 만들었습니다. (3) 개발 환경 ◾ Operating system ..