배움엔 끝이없다(40)
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Python 가상환경 venv 간단 활용법 (VSC 보안오류 해결)
venv는 Python에서의 가상환경으로, 굉장히 많은 라이브러리를 사용하는 Python 프로젝트를 활용할 때 정말 유용하다. 한 컴퓨터에 여러 프로젝트의 라이브러리들을 설치하다보면 버전이 서로 충돌되는 경우가 많은데, 이 때 활용할 수 있다. 대부분의 Python 오픈소스 프로젝트들은 requirements.txt를 제공하기 때문에, 아무것도 설치되지 않은 새로운 가상환경을 만들고, requirements.txt에 써있는 라이브러리들을 설치해 실행하면 된다. 1. 프로젝트 폴더로 가기 cd my_project 2. venv 생성하기 python3 -m venv [환경이름] 예) python3 -m venv env 3. 가상환경 활성화 Windows) [환경이름]\Scripts\activate 예) en..
2023.09.09 -
Render Hell - Book 2 (+알쓸유잡 강의 참고) 정리
쉐이더 스터디 내용 공유를 위해 작성했습니다. 참고 강의 영상: 알쓸유잡 - 야 너두 쉐이더 개발할 수 있어! 주 참고 자료: Render Hell - Book 2 1. GPU의 내부 시스템들 (Nvidia GPU 기준) GPU 코어는 per vertex / pixel 연산을 할 수 있지만, tessellation이나 culling 등 복잡한 Fixed pipeline의 작업들은 전문 하드웨어 블록이 따로 존재한다. Streaming Multiprocessor(SM)는 하나의 쉐이더에 속한 stream of verticies/pixels를 담당하고, 이에 대한 작업을 여러 GPU 코어에 분배한다. 하나의 GPU에 여러개의 SM이 있기 때문에, 2개 이상의 쉐이더를 동시에 실행할 수 있다. 2. GPU의 ..
2023.09.05 -
Render Hell - Book 1 (+알쓸유잡 강의 참고) 정리
쉐이더 스터디 내용 공유를 위해 작성했습니다. 참고 강의 영상: 알쓸유잡 - 야 너두 쉐이더 개발할 수 있어! 주 참고 자료: Render Hell - Book 1 Book 1에선 전반적인 렌더링에 대한 High level 용어 정리 및 Pipeline에 대한 overview를 제공합니다. 1. 데이터 이동 렌더링을 위한 정보인 정점 데이터, 텍스쳐 등은 RAM에서 VRAM으로 복사된다. 복사 후, RAM에서 더이상 필요하지 않은 데이터는 해제된다. - 이는 프로그래머가 정한다. 예를 들어 정점 데이터는 충돌 체크 등을 위해 남기고, 텍스쳐 등 렌더링에만 쓰이는 정보는 해제할 수 있다. - 유니티에 관련 속성으로는 Texture read/write enabled 속성이 있다. Texture 정보를 cpu..
2023.09.05 -
[논문 읽기] Where and Who? Automatic Semantic-Aware Person Composition
논문 제목 : Where and Who? Automatic Semantic-Aware Person Composition 저자 : Fuwen Tan, Crispin Bernier, Benjamin Cohen, Vicente Ordonez, Connelly Barnes arxiv 등록일 : 2017/06/04 요약 이미지 합성을 할 때 배경 이미지가 들어오면, 여러개의 foreground segments로 부터 가장 적절한 사람 사진을 골라 합성해주는 모델을 개발함. 만든 것 Bounding box prediction 2-branch CNN 모델기반으로, potential segment의 bounding box를 알아냄 Person segment retrieval 사람 segment pool에서, local..
2023.08.28 -
[논문 읽기] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
논문 제목 : MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 저자 : Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam arxiv 등록일 : 2021/04/15 링크 : https://arxiv.org/abs/1704.04861 요약 일반적인 CNN 모델의 연산/파라미터를 줄이기 위해 Depthwise seperable filter라는 것을 사용함. 만든 것 Depthwise seperable filter 일반적인 D*D convolution..
2023.07.20 -
[논문 읽기] Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition
논문 제목 : Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition 저자 : Yu-Chuan Su, Raviteja Vemulapalli, Ben Weiss, Chun-Te Chu, Philip Andrew Mansfield, Lior Shapira, Colvin Pitts arxiv 등록일 : 2021/04/15 링크 : https://arxiv.org/abs/2104.07608 요약 구도 가이드 모델을 만들었음. 구도가 잘 찍힌 사진 데이터를 왼쪽으로 10% 움직인 후, 움직인 사진을 input으로 하고 [오른쪽으로 10%]를 output으로 하는 데이터를 만듬 만든 것 구도 평가 모델 수도 라벨링을 위해서 구도 평가모델을 제작함 Mob..
2023.07.01