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A Study on Vision-based Approaches for Eye Dryness Detection during Computer Use
 
2019년 4월 | 진행중 
우수졸업논문상 수상, 제 65회 IPSJ SIGUBI에서 발표 예정. 컴퓨터 사용중인 유저의 눈에 비친 모니터 화면을 영상처리하여 눈의 건조상태를 측정할 수 있는지 검증한 졸업논문입니다. 총 3750장의 학습 이미지를 수집하여 CNN의 일종인 Resnet-50을 사용해 학습시킨 결과, LOOCV에서 평균 91.75%의 정확도를 보였습니다.
최시욱  도쿄대학 전자정보공학과
420RP · OpenCV 상위 7%
지하 공동구에서의 구조적 변화 측정을 위한 반 지도학습 기반 세그멘테이션
 
2019년 3월 - 2019년 12월 
연구실 자체 프로젝트로 반 지도학습 기반의 세그멘테이션을 진행했습니다.
서은교  KAIST 기계공학과
Machine Learning , semi-supervised learning, adversarial learning
Single Image Super Resolution
 
2019년 3월 - 2019년 7월 
- 논문을 보고 ESRGAN 구현 - ESRGAN train 및 test
장원범  컴퓨터비전 학부연구생 @중앙대학교 Computer Vision Machine Learning Lab
738RP · computer-vision 상위 5%