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# 모바일에서 수식이 깨져보이니 PC모드 활용을 권장드립니다. Optimization은 ML/DL 이론의 기본 중 하나이다. ML/DL 의 많은 문제는 모델의 좋은 파라미터를 찾는 과정이다. 모델의 좋은 파라미터는 특정 최적화 문제의 솔루션이 되는 경우가 많다. 최적화에는 Constrained, Unconstrained, Convex optimization 등이 존재한다. 우선 Unconstrained optimization 을 살펴보면, 그 목표는 $$ minf(x), \ f(x):\mathbb{R^{n}}\mapsto \mathbb{R}, \ f\in \mathbb{C1} $$ R차원 벡터를 어떤 Singular R로 매핑하는 함수 f에 대해 이 함수 f를 minimization 하는 것이 목표..
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# 모바일에서 수식이 깨져보이니 PC모드 활용을 권장드립니다. 들어가며 컴퓨터 비전의 하위 도메인인 3D Reconstruction, Novel-View-Synthesis 을 공부하다보면 Volume Rendering, 혹은 그와 유사한 개념을 자주 접하게 된다. 하지만 렌더링에 사용되는 여러 개념을 혼동하거나 제대로 이해하지 못하는 경우가 많다. 특히 Splatting이 정확히 무엇인지에 대해서는 명쾌하게 답해주는 자료를 찾기 어려웠다. 각 개념을 이해해야 이후 Splatting, Ray Casting, 3D Gaussian splatting, NeRF 등에 잘 대응할 수 있으니 헷갈리는 부분을 짚고 넘어가려 한다. 이 글은 최초의 Splatting method 저자 Lee Alan Westover의..
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아카이브 논문 리뷰를 통해 급변하는 컴퓨터 비전 연구 트렌드를 살펴봅니다.2023년 11월 10일. 71개 논문 제출.1. Real-Time Neural Rasterization for Large Scenes (ICCV 2023)KEYWORDS: Digital Twin, Simulation, Sensor Simulation Large scenes에 대한 NVS(Novel-View Synthesis) 방법을 제안함. Large Scenes의 NVS 방법은 가상 환경에서의 자율주행 자동차나 드론의 학습을 위해 유용한 데이터를 만들 수 있는데,그간 사용해온 래스터화(Rasterization) 렌더링 방법은 빠른 속도를 자랑하지만 사실감이 부족하다는 평가를 받는다. 하지만 이 논문에서 제안하는 방법은 1. 대..
