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전주 나들이 읏추추전주로 떠나는 아침..?(암튼 점심 전이니까) 가고싶었던 초밥집.. 갑자기 휴무플랜2 초밥집 또간집 이슈로 웨이팅 마감플랜3 돈카츠 흑심 >> 다행히 통과! 조금 물리는 감이 있지만 맛있습니당다음엔 에비카츠를 선택하겠어요ㅠ ㅠ(카츠모리조보단 여기가 나은 듯!) 경기전 단풍구경~.~몇 번째 전주인데 경기전은 처음이라는거한복입은 관광객들 줄서서 포토존만들기..ㅋㅋ사람 없는 풍경이 찍고싶었는데적당한 단풍 시기에 와서 👍냄새는 좀 고약한데예쁘니까 참을 수 있습니다..ㅎㅎ나는 길가를 찍고 싶었을 뿐인뎁여기 서계시던 분이 뭔가 서성이더니 냅다사진찍어 주겠다면서 포즈랑 위치까지 선정해주심..ㅎ감사합니다..?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ걷다가 만난 거울 샷 빠질 수 없죠뭘 입어야 하나 매번 고민하는 나의 착장(뭔가 맘에 .. 더보기
따끈따끈 베이커리 드디어 맘에 드는 파이지 레시피 발견딱 바삭바삭 쿠기 질감! 망해버린 레몬케이크사르르 질감 아니고 떡되버림ㅜ ㅜ 더보기
🦀 군산 잊기 전에 바로 기록하는 여행 일기1박 2일의 군산 여행 시작~! 1일차초원 사진관 > 히로쓰 가옥 > 째보식당 > 이성당 > 새만금방조제 > 야미도 > 선유도 > 장자도 > 숙소  🐾 초원사진관 8월의 크리스마스는 안봤지만초원사진관은 방문ㅎ.ㅎ(뭔가 내 스타일 아닐 것 같아서 안봄..)  한석규 배우님 슬픈영화 많이 찍는거같아요..?"오늘은 좀 매울지도 몰라" 요것도 재밌어보여서나중에 보려고 하는뎁.. Keep!  히로쓰 가옥 가는길 만난 애옹쓰사람 안피하고 아주 모델냥이 나셨다ㅋㅋ  🐾 히로쓰 가옥 일본식 가옥으로 매 시간마다 설명해주시는 분과 함께할 수 있음!그치만 스킵하고 자유롭게 사진찍으면서 감상~.~근처 소품샵도 구경하고 시간 맞춰서 점심먹으러 오픈런!!  🐾 째보식당 다들 웨이팅 엄청나.. 더보기
[Github] Github Pages로 웹사이트 배포하기 시작은 어버이날 카드를 만들어서 보내고 싶었던 컴공 졸업자의 깔짝임.. Github pages 설정을 이용하면 서버 연동 없이 웹사이트를 배포할 수 있다는 사실..!(단, 동적인 페이지는 불가능하며 정적 페이지만 가능하다 HTML, CSS, JS) repository > settings > pages > branch branch와 경로 설정 후 레포지토리 첫 페이지로 돌아가면deployments가 생긴걸 확인할 수 있다! (시간이 조금 걸림)  이제 이 링크를 보내주면 끝! 더보기
Tistory 스킨 변경 테스트 글쓰기 ing레트로 스킨을 좋아하는 사람으로 직접 만들어볼까 했는데;;귀찮아서 어찌저찌 배포된 기본 환경에 깔짝거리며 커스텀 진행 정작 모바일에선 아무것도 안보이는게 흠이지만pc로 보면 조금 달라진다는 점이 괜찮을지도..  근데 또 이게 safari에서 볼때랑 chrome으로 볼때랑 달라지는게 맘에 안든단 말이죠직접 만들어야 맘에 들려나 조금 고민입니다 더보기
CORS Error ??? 서버 ip + /api/v1/~~ get 요청을 보냈는데 오류를 얻었다 has been blocked by CORS policy: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. 1. CORS Cross Origin Resource Sharing Origin = url 주소상에서 프로토콜, Domain 이름, 포트까지 포함 로컬에 띄운 http://localhost:5500 이 Origin Cross Origin Resource Sharing = 서로 다른 Origin 간의 리소스 교환!! 2. CORS Error Same Origin 의 경우 요청이 오는 곳 / 처리하는 곳이 동일해서 보안상 처리해줄 이유.. 더보기
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [paper] [code: detectron2] Faster R-CNN = 2개의 모듈로 구성 - 영역 제안을 위한 deep fully convolutional network - 제안된 영역을 사용하는 Fast R-CNN detector 더보기 이전에.. R-CNN CNN을 사용해서 객체 감지에 높은 성능 input 이미지를 SS 알고리즘 사용해 후보 영역 생성 ~ 2000여개의 region proposal 후보 영역을 cnn 입력으로 >> [cnn은 이미 imagenet으로 pre-trained 된 네트워크] cnn을 통해 나온 feature map > 벡터 추출 - 클래스별로 svm classifier 학습 > 2000개의 박스들은 어떤 물체일 확률값을 가진다 - 가장 확률값이 높은 박스를 사용하기 .. 더보기
Graph R-CNN for Scene Graph Generation [Paper]. [Github] ✏️ 제안 1. Graph R-CNN: 객체 이미지간의 관계 detecting ➞ Relation Proposal Network(RePN) 2. attentional Graph Convolutional Network ➞ obj & relation 사이 contextual 정보 파악 3. evaluation metric ➞ 존재하는 metric 보다 holistic & realistic ^^ Visual Scene ➞ 이미지 내 객체에 초점을 둔게 대부분 img classification | obj detection | segmentation scene 을 객체간의 집합?collection으로 표현하면 관계를 파악하기 어려워 ➞ obj 를 포함하고 있는 그래프로 이해하자 그.. 더보기

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