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AWS 기초 정리

AWS란? 짧게 말해 기업을 위한 클라우드 플랫폼이다.AWS는 다양한 서비스와 인프라를 제공하는 클라우드 플랫폼으로, 기업들이 애플리케이션을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 지원한다. AWS에서 제공하는 서비스에 대해 알아보겠다.S3: 정적 파일 저장소Amazon S3는 대규모 데이터를 저장할 수 있는 안전한 스토리지 서비스다. 웹사이트의 이미지, 동영상, 백업 파일 등 다양한 정적 콘텐츠를 저장하는 데 활용된다.CloudFront: CDN 서비스CloudFront는 콘텐츠를 사용자에게 빠르게 전달하기 위해 전 세계에 분산된 서버 네트워크를 사용한다. 사용자와 가장 가까운 서버를 통해 콘텐츠를 제공해 지연 시간을 줄일 수 있다.Region과 AZRegion: AWS의 물리적 위치로 구분된 지리적 영..

AWS 2024.11.17

3DGS(SIGGRAPH 2023) 핵심 정리

Previewhttps://arxiv.org/pdf/2308.04079NeRF는 학습 시간이 매우 오래 걸린다는 단점이 있다.당시 sota였던 Mip-NeRF가 학습에 48시간이 걸린 것에 비해, 3DGS 방법은 51분의 학습으로 Mip-NeRF보다 높은 성능을 보여줄 뿐아니라, 1080p 기준 30fps 정도의 실시간 렌더링까지 가능해져 엄청난 관심을 받게 되었다. 참고로 3DGS는 NeRF와 달리 MLP 방식을 사용하지 않는다. 3D Gaussian을 화면에 흩뿌려(Splatting) geometry의 정밀한 부분을 묘사하는, explicit representation 방법을 사용한다. Method  SfM을 통해 pointcloud를 받아와서, 이 pointcloud 각각에 대해 가까운 세점과의 분..

CS/Computer Vision 2024.10.31

NeRF(ECCV, 2020) 핵심 정리

Previewhttps://arxiv.org/pdf/2003.089343D를 representation하는 방법은 크게 implicit representation과 explicit representation으로 구분한다. explicit의 경우 pointcloud, voxel, mesh 등을 통해 3D를 직접 표현하므로 메모리를 많이 사용한다.implicit의 경우 데이터를 간접적으로 표현하는데, NeRF는 이 방법에 해당한다.픽셀 좌표를 넣어주면 Neural Network를 통해 추론하여 해당 좌표에 대한 RGB+density 값을 출력하는 방식이다.이러한 방식을 통해 서로 다른 여러 시점의 사진을 입력으로 받아 새로운 시점을 합성할 수 있다. NN을 사용하기에 연속적인 공간을 표현하는데 자유롭고 디테..

CS/Computer Vision 2024.10.29

[CV] Image segmentation / Morphological Filter / Object Recognition

Image Segmentation Image segmentation : 이미지에서 ROI(Regions Of Interest)를 분리해내는 것. Segmentation Methods - Intensity based : Edge based와 Region based로 나뉘며, 픽셀 값의 불연속과 유사성을 사용한다. - Information based : 기존에 ROI에 관해 알고 있던 정보들 사용 - Data and learning-based : 위 두가지를 포함하며, 유저가 개입하지 않는다. 위 methods를 조합하여서도 사용한다. region-based intensity segmentation의 경우 Morphological filtering, Region labeling, Region selectio..

CS/Computer Vision 2024.04.16

[CV] Intensity Transformation / Filtering

Intensity Transformation intensity(밝기)는 어떻게 구하나? - RGB pixel 값으로 얻는 intensity 공식이 있음. ex) 0.2R + 0.7G + 0.1G, application에 따라 상세값은 달라짐 Contrast enhancement methods (대비 강화) - mimax normalization : max-min, detail은 유지하나 contrast 변환이 제한적 - z-score normalization : 표준편차 - Histogram equalization : 픽셀 수의 누적으로 처리, detail 떨어짐 let L=2^bit count (e.g. 256) minmax의 각 bit 계산 = (L-1) * ((Rk - Rmin) / (Rmax - ..

CS/Computer Vision 2024.04.16

DFS, BFS (백준 1260 파이썬)

DFS (Depth First) : 루트부터 시작해서 한 브랜치의 자식 노드를 모두 파악한 뒤 다음 브랜치로 넘어가며 탐색 DFS의 예시 - 미로탐색에서 한 길을 쭉 본다음 길이 없으면 그다음 갈림길로 돌아와서 다시 쭉 탐색하는 방식. BFS보다 간단하며 BFS보다 느리다. 모든 노드를 탐색하고자 할 때 사용한다. DFS 구현 - 스택과 재귀함수로 구현한다. BFS (Breadth First) : 루트부터 시작해서 각 브랜치의 level 별로 인접한 노드를 먼저 탐색 BFS 예시 - 두 노드 사이의 최단 경로를 찾을 때 사용. DFS보다 복잡하지만 빠르다. BFS 구현 - 큐로 구현한다. 어떤 문제에서 사용해야 할까? 1. 그래프의 모든 정점을 방문해야 하는 문제 > 둘 다 가능. 2. 경로의 특징을 저..

CS/Algorithms 2024.03.07

[네트워크] 6. Wireless and Mobile Networks

Reference - Computer Networking: a Top Down Approach link layer는 자원(bandwidth, time, power)을 다뤘다. 자원을 더 투입하면 더 빠르게 데이터를 전송할 수 있다. 즉 주파수 대역(bandwidth)을 어떻게 활용해야 가장 효율적으로 쓸 수 있을지인데, 이 대역은 같은 주파수 대역을 여러 업체가 사용하면 collision이 발생하기 때문에 정부에서 SK, LG U+등에 판매한다(빌려준다). 알뜰폰의 경우는, 3사가 낙찰받은 주파수 대역을 알뜰폰 사업자에게 다시 판매하고, 알뜰폰 사업자가 이를 관리하는 것이다. 이때 유선 네트워크와 무선 네트워크는 명확한 차이가 있다. 이번 파트는 이전까지 교재에서 자세히 안다루어지다가 최근 개정판에 추가..

CS/네트워크 2023.12.14
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