LiDARism

다큐 아닌 다큐이 영화의 촬영 기간은 12년이나 된다고 한다. 그것도 1년에 한 15분 정도만 촬영했다고 하니 12*15 = 180분 = 3시간 정도의 분량이 나온다. 보이후드는 12년동안 동일한 배우들을 통해 필름에 담음으로써, 영화 자체가 시간의 흐름에 따라 어린 아이인 메이슨이 성인이 되기까지, 어떻게 성장해가고 변하는지 보여준다. '비포 선라이즈' - '비포 선셋' - '비포 미드나잇'로 촬영한 유사한 형식을 단 한 영화에 담으려고한 링클레이터 감독의 의도가 돋보인다고 할 수 있겠다. 이러한 형식에 대한 감독의 의도는 아래 인터뷰에서 볼 수 있다. 어떻게 보면 놀란과는 다른 방향으로 '사실적'인 것을 추구하는 것일지도 모르겠다.  시간의 흐름영화 내에서의 자체적인 묘사로는 시간이 얼마나 흐르고 있..

이번 CVPR에 논문을 하나 투고했다. 방금 supplementary까지 제출을 끝냈다. 올해 목표가 두편 투고였는데, 일단 목표는 달성하게 되었다. 이번 논문은 거의 10일만에 작성된 논문이다. 물론 의도한 것은 아니고... 이것저것하다가 뒤늦게 뭔가가 얻어걸려서 후다닥 method를 만들고 글을 쓴 경우였다. 총 소모한 시간으로 따지면 한 달 정도 되기는 할 것 같다. 그리고 짧은 시간 동안 집중적으로 무언가를 하려다보니 연구로서의 문제나, 자기 자신의 문제와 많이 직면했다. 첫 협업이번 논문은 지금까지 해왔던 연구 중 첫 협업 연구였다. 저번 연구에도 2저자로 선배 한 분을 포함해서 작업했었지만, 연구를 처음부터 build up하는 경험은 하지 못했었다. 그런 의미에서 이번 연구는 '처음부터 끝까지..

이번 ECCV 2024에 accept된 저의 "Rethinking Data Augmentation for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather"가 oral paper로 선정되었습니다!!!너무 기분 좋아용

[2407.02286] Rethinking Data Augmentation for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather (arxiv.org) Rethinking Data Augmentation for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse WeatherExisting LiDAR semantic segmentation methods often struggle with performance declines in adverse weather conditions. Previous work has addressed this issue by simulating adverse weather or employing u..

예전에 동아리 후배들을 위해 기록했던 글이 오래되어서, 본 블로그에서 이어서 update하려고 합니다. Deep Learning Roadmap for Mechanical Engineering Students - KAsimov Wiki (korea.ac.kr) Deep Learning Roadmap for Mechanical Engineering Students - KAsimov Wiki 본 글의 목적은 KAsimov 회원 및 Machine Learning & Deep Learning을 학습하고자 하는 기계과 학생을 위한 학습 가이드라인입니다. 학습하는 데 있어서 추천되는 순서가 있겠지만, 반드시 따를 필요는 없으 kasimov.korea.ac.kr 본 글의 목적 이전과 달리, 본 글을 읽어야 하는 분들을..

석사 한학기가 지나가면사 터득한 '좋은 논문' 찾는 방법에 대해서 생각해봤다. 순서는 다음과 같다. 1. CVPR/ICCV/ECCV 20XX accepted paper 2. paper with codes 3. arxiv sanity 4. yanic kilcher discord 1. CVPR/ICCV/ECCV 20XX accepted paper 무조건 이 세 군데부터 들어가봐야한다. 이유는 1) accept 됐다는 것은 퀄리티가 어느정도 보장된다는 의미이며 2) 당신의 논문도 어셉되려면 다른 사람 논문의 좋은 점을 닮아야하니까. 그리고 가장 좋은 것은 기존의 또 다른 좋은 논문이 accepted paper 속의 비교 대상으로 되어있을 것이기에, reference를 따라서 해당 task line의 일대기를 ..

이전 포스팅(https://knowledgeforengineers.tistory.com/m/224)에서도 언급했지만, 학부 3학년 1학기부턴가 자대에 있는 AI/컴퓨터비전 연구실에 컨택을 여러 번 시도했었습니다. 하지만 정말 하나도 남김없이 답장이 없으시거나, 에둘러 거절하시거나... 했었던 것 같습니다. 그래서 혼자서 스터디 꾸려가며 공부하고 논문 읽어보고, 프로젝트도 해보면서 쓸거리를 만들다가, KAIST에서 공식 인턴을 뽑는다고 공지가 올라온 것을 보았습니다. '자대 교수님들에게도 관심 못 받는데 될 리가 없다'라고 생각해서 인턴 컨택 이메일도 따로 안넣고 자기소개서와 CV만 써서 제출했는데... 그게 됐어요. 기대도 안했어서 면접 준비도 안했었는데, 서류 합격 메일을 받고서야 급하게 면접 준비를 ..

이전에 올렸었던 고려대 인공지능학과 면접 후기(https://knowledgeforengineers.tistory.com/225) 이후로 KAIST AI대학원 입시 후기도 남기려고합니다.알려졌던 정보와 사실(?)KAIST는 대체로 전공 면접을 크게 본다고 알려져 있었는데, 이건 정말 사람마다 다른 것 같습니다. 저같은 경우는 전공 내용을 물어보는 것이 하나도 없기도 했고, 다른 지인들도 전공 질문을 받은 경우 아닌 경우가 많이 갈렸습니다. 즉 준비 가능한 건 다 준비해야한다는 소리...서류 스펙수도권 상위 대학기계공학 + 인공지능 복전 : 학점 3.96 / 4.5KAIRI 2022 겨울 활동, 당시 ICCV Workshop 타겟 논문 작성 중 (현재는 투고 완료)로봇 동아리 활동교내 연구프로그램 참여VG..

최근에 인공지능 대학원 합불 결과가 나온 김에, 각 학교별 후기에 대해서 적어보려고 한다. 고려대학교는 컨택의 영향이 큰 편이라고 한다. 물론 당연히 컨택을 안하고 진학을 하려고 하는 사람은 없겠지만... 진학 약속을 받아놓은 곳이 없다면 서류가 훌륭하고 면접을 아무리 잘봐도 탈락될 가능성이 높다. 인턴 컨택 실패 '자대니까... 그래도 받아주시겠지'라는 어중간한 마음으로 여러 번 컨택 시도했던 것 같다. 그렇게 학부 때에만 교수님 세 분 정도에게 컨택을 시도했었다. 그런데 전부 잘 안됐다. 이유를 생각해보자면 1. 부족한 AI 관련 경험 2. 타전공 3. (당시) 낮은 학점 정도가 원인이었을 것 같다. 그런데 기대도 안한 타대 인턴이 붙어서 거기서 인턴을 하게 되었다? 이 이야기는 나중에 하기로 하고...

이전 포스트에서 이어서, 이번에는 이메일과 CV를 작성하는 방법에 대해서 설명드리겠습니다. 컨택 이메일 관심 연구분야를 정했고, 해당 연구를 하는 연구실을 찾았고, 인턴 or 진학을 할 결심이 섰다면, 이제 해당 연구실의 교수님께 연락을 드리면 됩니다. 여기서 이메일을 적을 때에는 보통 다음과 같은 것을 적어서 보내면 됩니다. 1. 자신의 전공, 출신 학교 2. 졸업시기, 희망하는 진학 형태(석사, 석박통합) 3. 연락드린 계기 4. 자신의 주요 관심분야 및 주요 활동 간략히 5. CV, 성적표 첨부 6. '감사 인사' 한 2년전에 보냈었던... 컨택 메일을 예시로 보여드리겠습니다. 제목 : [대학원 진학 면담 요청] 연구실 석사 진학을 희망하여 면담을 요청드립니다. 안녕하십니까? OO대학교 OO학부 및..