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SPEC: Seeing People in the Wild with an Estimated Camera 리뷰 ICCV 2021 Figure 1에서 알 수 있듯이 기존의 SOTA모델은 weak perspective camera를 이용하기 때문에 부정확한 mesh를 복원합니다. 이 논문에서 제안한 모델은 perspective camera parameter를 추정하여 더욱 정확한 mesh를 복원할 수 있습니다. Abstract 요약 Weak perspective camera는 고정된 focal length와 고정된 카메라 rotation을 이용합니다. 이는 부정확한 mesh 복원을 초래합니다. 이 논문에서 neural network는 field of view와 camera pitch, roll을 추정합니다. 또한 callibration 정확도를 높이기 위해 새로운 loss를 고안했습니다. 추가로, SPEC-SYN과 SPEC-MPT라는.. 2022. 3. 14.
가능도 함수 Likelyhood, 최대우도추정 MLE 공부한 내용 정리 Likelyhood 가능도 함수 확률분포함수를 통해 모수를 알 때, 확률변수의 실현값을 예측할 수 있습니다. 가능도함수를 통해 확률변수의 실현값을 알 때, 모수를 추정할 수 있습니다. 확률분포함수와 가능도함수는 모양이 같습니다. x축이 확률변수의 축이라면 확률분포함수이며, x축이 모수(모집단의 평균, 분산)의 축이라면 가능도함수가 됩니다. 위의 가능도함수는 확률변수의 실현값을 알고 있으며, 모집단의 평균을 x축으로 하여 나타낸 함수입니다. x의 실현값이 '0' 하나 밖에 없으므로, 평균으로 0이 될 때, 가능도함수의 값이 제일 큰 것을 확인할 수 있습니다. MLE 최대우도추정 Likelyhood를 미분하여 얻을 수 있습니다. 모집단의 평균에 관한 가능성함수를 모집단의 평균으로 미분하면 .. 2020. 8. 2.
z통계량, t분포, 카이제곱 분포, F분포 공부한 내용 정리 z 통계량 표준편차 값은 관측치n의 값이 충분히 크다면 (30이상), 표본표준편차 S로 대체할 수 있습니다. t 분포 관측치가 작을 때 t 분포를 따릅니다. 카이제곱분포 서로 독립적인 k개의 표준정규를 따르는 확률변수를 각각 제곱한 다음 합해서 얻어지는 분포입니다. F분포 두 확률변수 V1, V2가 자유도 K1, K2이고 서로 독립인 카이제곱 분포를 따른다면 F = (V1/K1)/(V2/K2)로 나타낼 수 있으며 확률변수의 제곱합을 관측치로 나눈 것의 비율로 이루어진 통계량입니다. 2020. 8. 1.
추정, 1종 오류, 2종 오류, 유의확률 공부한 내용 정리 추정 추정량을 통해 모수를 추정하는 방식. 일정 신뢰수준에서 모수를 포함할 것으로 예상되는 구간을 제시하여 추정을 합니다. 가설 대립가설(H1): 입증하여 주장하고자 하는 가설. 귀무가설(H0): 대립가설의 반대되는 가설. 귀무가설이 아리라는 증거를 데이터로부터 보임으로써 대립가설을 입증할 수 있습니다. 예) 대립가설(H1): 대한민국 국민의 평균 키는 160보다 크다. 귀무가설(H0): 대한민국 국민의 평균키는 160이다. H0 귀무가설이 맞다는 가정하에 귀무가설의 확률분포를 그립니다. 그리고 추정량 (표본의 평균)이 기각역 안에 포함이 된다면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다. 기각역 a(알파)의 값은 확률이기 때문에 0부터 1의 값을 가질 수 있습니다. 파란색으로 칠해진 부.. 2020. 8. 1.
이산형 확률분포, 연속형 확률분포 이산형 확률분포 - 베르누이 시행: 시행의 결과가 2가지인 경우 예) 동전 던지기 - 이항분포: 성공확률이 P인 베르누이 시행을 독립적으로 n번 시행했을 때 성공한 분포 예) 동전을 n번 던져 앞면이 x번 나올 확률 - 다항 시행: 시행의 결과가 3가지 이상인 경우 예) 주사위 던지기 - 다항분포: k개의 범주의 다항 시행을 n번 반복했을 때, 각 범주가 나타나는 횟수의 분포 예) 주사위를 n번 던져 1의 눈이 x1, 2의 눈이 x2, 3의 눈이 x3, 4의 눈이 x4, 5의 눈이 x5, 6의 눈이 x6번 나올 확률 - 푸아송 분포: 주어진 단위 구간 내에 평균적으로 발생하는 사건의 횟수가 정해져 있을 때, 동일 단위에서의 발생 횟수 예) 1시간 동안 걸려온 전화의 수, 100페이지 안에 있는 오타의 수.. 2020. 7. 31.
조건부 확률, 확률변수, 확률분포, 공분산, 상관계수 조건부확률 어느 사건 B에 대한 사건 A의 확률을 의미합니다. 예) 사건 B: 비가 온다. 사건 A: 게임에서 이긴다. 만약 비가 올 때, 게임에서 이길 확률 위와 같은 확률을 구하기 위해서 두 사건의 교집합에 대한 확률을 사건 B의 확률을 나누어 주면 됩니다. 만약 사건 A, B가 서로 독립일 경우, 두 사건의 교집합에 대한 확률은 각 두 사건의 확률의 곱이 됩니다. 확률변수 사건에 대한 변수. 실수 값을 대응할 수 있는 함수입니다. 예) X: 동전 앞면의 개수 X((H, H)) = 2, ... X((H, T)) = 1. H: 앞면, T: 뒷면 확률분포 확률변수(X)에서 확률값으로의 함수 예) f(2) = 1/4 (동전 2개를 던졌을 때 앞면이 나올 확률, 확률변수: 동전 앞면의 개수) 확률변수에도 기.. 2020. 7. 31.

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