Partially Committed

내일 있을 졸업미팅을 대비하여, 내용을 정리할 겸 의식의 흐름대로 작성한 글입니다.. Low-light image enhancement 라는 주제로 졸업 작품을 시작한 지도 꽤 많이 지났다.. 벌써 내일이 6번째 졸작 미팅이다.. 중간고사 끝나고, 마음도 늘어지기도 하고 여기저기 코테도 보러다니고 과외도 하고 동아리 과제도 하다보니 시간이 너무 부족함을 절실히 느끼고 있다 😢 이번 미팅은 정말 급하게 준비했는데... 다음에는 조금 더 계획적으로 시간을 써야겠다. 여튼 지금까지 한 내용을 간단하게 정리해보자. 주제는 Low-light image enhancement 으로, 저조도 영상을 딥러닝 모델으로 개선하는 것이다. 물론 학부 과정이므로 아예 새로운 모델을 개발하는 것은 쉽지 않은 일이기 때문에 SOT..

앞으로 개발자로 일하고 싶은데 비전공자이기도 하니 CS 지식을 조금 정리하는 느낌으로 정보처리기사 필기 시험(2023 정기기사 1회)을 응시했었다. 원래 계획은 출제되는 개념들을 깊게 공부하면서 면접도 대비하고.. 그렇게 하려고 했는데 생각보다 너무 너무 바쁘고 일이 겹쳐서 공부를 못했다.. 😢 눈앞에 쌓인 일들을 하나씩 쳐내다가 문득, 아 정처기 시험 접수했었지.. 하고선 시험날짜를 보니까 3일 후... 벼락치기를 하기로 결심했다! 일단 목차를 보고, 내가 잘 모르는 파트만 골라냈다. 기존에 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터네트워크, 프로그래밍언어활용, 알고리즘, 자료구조 파트는 어느정도 백그라운드가 쌓여 있었다고 생각했기에 조금 생소했던 소프트웨어공학, 소프트웨어개발방법론, 보안 파트만 시중의 개념책으..

1. Introduction Image denoising 의 기본적인 목적은 noisy observation y 로부터 깨끗한 이미지 x 를 얻어내는 것이다. ( y = x +v ) 이때 v 는 AWGN(additive white Gaussian noise with standard deviation) 으로 가정한다. 본 논문에서 제안하는 DnCNN 모델은 image denoising 을 plain discriminative learning problem 으로 간주한다. 이는 noisy image 로부터 noise 를 feed-forward convolutional neural network 로 분리하고자 한다는 것이다. CNN 을 사용하는 이유는 아래와 같다. 1. deep 한 CNN 구조는 이미지의 특..

Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low Light Image Enhancement (CVPR 2020) * Low - light Enhancement 0. Abstract 위 논문은 Zero-Reference Deep Curve Estimation(Zero-DCE) 방법을 제시한다. 해당 방법은 light - enhancement 를 deep network 를 이용한 image-specific curve estimation dask 로 formulate 한다. dynamic range 로 주어진 image 를 조정하기 위해 pixel-wise 및 high-order fcurve 를 추정한다. curve estimation 은 pixel 값 범위, monotonic..