Date

Sep 10, 2024

Type

only Students

Contributors

Notice / Previous Week

Memos

Superpixel

• 동일한 고해상도 이미지를 다운스케일링해 속도 테스트 진행.
• 원본 이미지 (1440, 1536, 3): 12.12s
• 0.8 다운스케일링 (1152, 1228, 3): 5.41s
• 0.5 다운스케일링 (720, 768, 3): 1.94s
• 0.3 다운스케일링 (432, 460, 3): 1.34s
테스트 이미지 목록
원본 이미지

---
1.0 결과

---
0.8 결과

 
---
0.5 결과

 
---
0.3 결과

 
 

• 추가적으로 각 이미지를 LLM(ChatGPT)에 넣었을 때 특징을 추출해 텍스트를 잘 생성하는지 간단히 실험 진행.
• Superpixel을 통해 뭉개진 이미지라 그런지 고해상도와 저해상도 이미지 모두에서 특징을 추출하지 못함. → 원본 이미지를 넣어주는 이유가 될지도…..
• 프롬프트로 간단한 디테일을 넣어주니 특징을 추출함.

• C언어 버전 컴파일 성공, github에 업데이트 되어있음(파일명 1.py).

Metric

• 참조 페이지(LLM paper에서 사용한 metric 정리되어 있음).
Metric+LLM

기숙사비 환급

• 김상우, 박영진 서류 미충족으로 반려됨.
• 전기세, 도시가스 납입내역 제출해도 됨.
• 이번 달 내로 서류 재작성 후 UGRP 메일로 신청하라는 답변 받음.

기타사항

• 논문 작성 시 workshop paper로 제출하는 것도 좋을 것 같다는 의견이 있었음.

• 연구의 방향성이 HCI, CV 모두에 제출할 수 있음.

• 들어온 질문
• 소재에 따른 색상변화는 어떻게 할 것인가?
• 원본 이미지에서 특징을 추출해 넣어주자!
• 이번 연구에서 이것까지는 무리일 거 같아서 conclusion에서 언급