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😎 굉장히 오랜만에 돌아온 논문 리뷰입니다. 😎 틀린점 댓글 마음껏 달아주시고, 어떠한 피드백도 달게 받겠습니다. 리뷰 작성중이며 아마 후속으로 코드리뷰까지 진행 될 것입니다. 👨‍💻 ECCV 2020뒤로 neural rendering 분야가 확실히 대세가 된 느낌이 강합니다. 이미지 생성쪽에서는 DDPM이 대세가 되었고 보면 2020년도에 굵직한 주제들이 많이 등장하였습니다. 2022 CVPR에 대한 논문들을 모두 훓어 보지는 못했지만 당분간 NeRF류 논문 3D deeplearning 논문 을 자주 리뷰 하고자 합니다. pixelNeRF : Neural Radiance Fields from One or Few Images Abstract NeRF 구성하기 위한 기존 접근 방식에는 모든 장면에 대한 표..

최근에 재미있게 읽은 논문이 있어서 소개해보고자 한다. 재미있게 읽은 이유는 다음과 같다. 1. camera parameter 이용 2. continuous UVmap 이용 3. pixel to location, surface 4. loss function 사실 논문을 볼때 사람을 mesh 형태로 reconstruction할 때 uv space계로 보낸다음 reconstruction하자는 것으로 생각하면서 논문을 보면 수월할 것이다. 재밌는 점은 1, 2번 그리고 uv space계로 보내자 라는 상상은 평소에 해봤던 상상이라 재미있게 읽을 수 있었고, 디테일한 부분을 볼 수 있었다. 이사람은 이렇게 상상을 현실화 시켰구나 왜 이 loss를 사용했을까 이런생각 말이다. 본 논문은 cvpr 2020에 소개된..

############################################# # 공동 연구로 BMI estimator를 만들기위한 관련 논문 읽기 # ############################################# 이 논문의 내용은 제목에 쓰여있듯이, bmi를 kinect rgb-d 로 estimate하는 framework를 논문의 주제로 한다. 서론 - 사람마다 각각 키, 체중과 같은 단순한 요소도 다름, 지리적으로 유사성을 볼 수 있으나, 유전과 생활방식에 전적으로 의존함. [P. B. Eveleth and J. M. Tanner, Worldwide variation in human growth. CUP Archive, 1976, vol. 8.] - 이들을 일반적으로 측정하기 ..

FACSIMILE: Fast and Accurate Scans From an Image in Less Than a Second 2019년도 ICCV에 발표된 논문이다. 근래의 체형 추론 방법들은 디테일이 떨어지고, 많은 이미지가 필요하다. 그렇기에 우리는 FAX(FACSIMILE)를 제안한다. 이것은 한장의 사진으로 부터 신체의 디테일을 추론하는 방법론이고, 이로인해 사람을 가상에서 재현하는 것에 대해 문턱을 낮춘다. 역설적이게도, FAX의 메인 loss는 normal에 대한 픽셀당 로스이다, 깊이의 픽셀당 로스가 아니다. 이것은 깊이 감독(supervision) 없이도 신체의 기하학적 디테일을 만들게하기 가능하게 만든다. 우리는 우리의 접근방법을 정성적 정량적으로 평가하고, 기존 SOTA모델과 비교하였..